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公开(公告)号：CN112861416A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201911186883.9
申请日：2019-11-27
Applicant: 国能生物发电集团有限公司 , 华北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06K9/62 , G01N21/359 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开一种基于近红外光谱主成分和神经网络的生物质固定碳含量测量与建模方法，采用定量分析方法依据标准(如：国家标准GB/T 28731‑2012《固体生物质燃料工业分析方法》)对生物质固定碳含量进行测量，获得生物质固定碳含量测量值，采用近红外光谱仪测量生物质样本的近红外光谱；测量近红外数据采集时的环境温度、压力、红外传感器探头距离样品的距离、环境光强度等状态参数；对获得的光谱数据进行基线漂移，光滑去噪等预处理；将生物质近红外光谱以及环境相关状态参数与固定碳含量测量值关联，构建预测模型。本方法对生物质样本无破坏，充分考虑测量环境造成的影响，可实现快速检测、在线测量生物质中的固定碳含量。
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公开(公告)号：CN112861412A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201911181188.3
申请日：2019-11-27
Applicant: 国能生物发电集团有限公司 , 华北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06K9/62 , G01N21/359 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开一种基于近红外光谱主成分和神经网络的生物质挥发分含量测量与建模方法，采用定量分析方法依据标准(如：国家标准GB/T 28731‑2012《固体生物质燃料工业分析方法》)对生物质挥发分含量进行测量，获得生物质挥发分含量测量值，采用近红外光谱仪测量生物质样本的近红外光谱；测量近红外数据采集时的环境温度、压力、红外传感器探头距离样品的距离、环境光强度等状态参数；对获得的光谱数据进行基线漂移，光滑去噪等预处理；将生物质近红外光谱以及环境相关状态参数与挥发分含量测量值关联，构建预测模型。本方法对生物质样本无破坏，充分考虑测量环境造成的影响，可实现快速检测、在线测量生物质中的挥发分含量。
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公开(公告)号：CN112861411A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201911181178.X
申请日：2019-11-27
Applicant: 国能生物发电集团有限公司 , 华北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06K9/62 , G01N21/359 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开一种基于近红外光谱主成分和神经网络的生物质钠含量测量与建模方法，采用定量分析方法依据标准(如：国家标准GB/T 30725‑2014《固体生物质燃料灰成份测定方法》)对生物质钠含量进行测量，获得生物质钠含量测量值，采用近红外光谱仪测量生物质样本的近红外光谱；测量近红外数据采集时的环境温度、压力、红外传感器探头距离样品的距离、环境光强度等状态参数；对获得的光谱数据进行基线漂移，光滑去噪等预处理；将生物质近红外光谱以及环境相关状态参数与钠含量测量值关联，构建预测模型。本方法对生物质样本无破坏，充分考虑测量环境造成的影响，可实现快速检测、在线测量生物质中的钠含量。
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公开(公告)号：CN112858205A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201911182295.8
申请日：2019-11-27
Applicant: 国能生物发电集团有限公司 , 华北电力大学
IPC: G01N21/3504 , G06K9/62 , G06F30/27
Abstract: 本发明公开了一种基于红外光谱主成分和神经网络的生物质氢含量测量与建模方法，主要包括以下步骤：(1)生物质红外光谱数据的获取及预处理；(2)记录红外光谱数据采集时的环境状态参数；(3)依据国家或行业标准测得生物质样本的氢含量测量值数据；(4)对红外光谱数据和氢含量测量值做两两相关性计算；(5)采用主成分分析的方法对数据降维；(6)以主成分数据和环境状态参数为输入，氢含量测量值为输出，建立神经网络模型，使用训练集进行训练至误差小于0.1％；(7)输入验证集数据，模型计算获得氢含量数据，与测量值数据比较，得出预测偏差。该方法无需破碎或接触生物质，是一种可以实现在线测量、充分考虑测量环境影响、非接触式快速测量方法。
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公开(公告)号：CN112861414A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201911181236.9
申请日：2019-11-27
Applicant: 国能生物发电集团有限公司 , 华北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G01N21/3504 , G01N31/12 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于红外光谱主成分和神经网络的生物质碳含量测量与建模方法，主要包括以下步骤：(1)生物质红外光谱数据的获取及预处理；(2)记录红外光谱数据采集时的环境状态参数；(3)依据国家或行业标准测得生物质样本的碳含量测量值数据；(4)对红外光谱数据和碳含量测量值做两两相关性计算；(5)采用主成分分析的方法对数据降维；(6)以主成分数据和环境状态参数为输入，碳含量测量值为输出，建立神经网络模型，使用训练集进行训练至误差小于0.1％；(7)输入验证集数据，模型计算获得碳含量数据，与测量值数据比较，得出预测偏差。该方法无需破碎或接触生物质，是一种可以实现在线测量、充分考虑测量环境影响、非接触式快速测量方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112861413A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201911181211.9
申请日：2019-11-27
Applicant: 国能生物发电集团有限公司 , 华北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06K9/62 , G01N21/359 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开一种基于近红外光谱主成分和神经网络的生物质水分含量测量与建模方法，采用定量分析方法依据标准(如：国家标准GB/T 28733‑2012《固体生物质燃料全水分测量方法》)对生物质水分含量进行测量，获得生物质水分含量测量值，采用近红外光谱仪测量生物质样本的近红外光谱；测量近红外数据采集时的环境温度、压力、红外传感器探头距离样品的距离、环境光强度等状态参数；对获得的光谱数据进行基线漂移，光滑去噪等预处理；将生物质近红外光谱以及环境相关状态参数与水分含量测量值关联，构建预测模型。本方法对生物质样本无破坏，充分考虑测量环境造成的影响，可实现快速检测、在线测量生物质中的水分含量。
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公开(公告)号：CN111006240B
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN201911153651.3
申请日：2019-11-22
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种生物质锅炉炉膛温度和负荷预测方法。该方法采用皮尔逊相关系数描述运行操作参数与炉膛温度之间的相关性，并以相关系数大小作为依据对数据进行筛选，对筛选后的数据集进行主成分分析，将主成分参数作为神经网络的输入，建立双级神经网络对炉膛温度和锅炉负荷的预报模型，对锅炉的炉膛温度进行预报，将获得的炉膛温度与炉膛出口氧浓度、炉膛压力、引风机出口烟气流量等参数作为下一级神经网络的输入从而对锅炉负荷进行预测。本发明的方法通过数据筛选和主成分分析，减少了输入数据量和计算量；既采用了一级神经网络预测数据，又直接使用了原始数据的信息，预测结果更加快速准确。
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公开(公告)号：CN111006240A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911153651.3
申请日：2019-11-22
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种生物质锅炉炉膛温度和负荷预测方法。该方法采用皮尔逊相关系数描述运行操作参数与炉膛温度之间的相关性，并以相关系数大小作为依据对数据进行筛选，对筛选后的数据集进行主成分分析，将主成分参数作为神经网络的输入，建立双级神经网络对炉膛温度和锅炉负荷的预报模型，对锅炉的炉膛温度进行预报，将获得的炉膛温度与炉膛出口氧浓度、炉膛压力、引风机出口烟气流量等参数作为下一级神经网络的输入从而对锅炉负荷进行预测。本发明的方法通过数据筛选和主成分分析，减少了输入数据量和计算量；既采用了一级神经网络预测数据，又直接使用了原始数据的信息，预测结果更加快速准确。
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公开(公告)号：CN110882691A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911099343.7
申请日：2019-11-12
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种堇青石负载型中温脱硝催化剂及其制备方法，用于处理工业废气中的NOx，属于催化剂技术领域。本发明的负载型脱硝催化剂包括堇青石蜂窝、TiO2和V2O5等组分。催化剂制备步骤包括堇青石的预处理、负载组分溶液的制备以及将预处理完毕的堇青石蜂窝浸渍在含有钒钼钛(V、Mo、Ti)负载组分和超细碳基造孔剂的溶液中，再经过干燥、焙烧等操作得到堇青石负载型中温脱硝催化剂。本发明得到的催化剂制备过程简单，原料来源广泛，负载性能良好，同时对催化剂孔径具有定向调控能力，具备大规模工业应用的前景。在使用时，340℃时的脱硝效率可达98％以上。
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公开(公告)号：CN110882691B
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN201911099343.7
申请日：2019-11-12
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种堇青石负载型中温脱硝催化剂及其制备方法，用于处理工业废气中的NOx，属于催化剂技术领域。本发明的负载型脱硝催化剂包括堇青石蜂窝、TiO2和V2O5等组分。催化剂制备步骤包括堇青石的预处理、负载组分溶液的制备以及将预处理完毕的堇青石蜂窝浸渍在含有钒钼钛(V、Mo、Ti)负载组分和超细碳基造孔剂的溶液中，再经过干燥、焙烧等操作得到堇青石负载型中温脱硝催化剂。本发明得到的催化剂制备过程简单，原料来源广泛，负载性能良好，同时对催化剂孔径具有定向调控能力，具备大规模工业应用的前景。在使用时，340℃时的脱硝效率可达98％以上。
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