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公开(公告)号：CN113310922A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202010125899.5
申请日：2020-02-27
申请人： 大唐环境产业集团股份有限公司 , 东南大学
IPC分类号： G01N21/33
摘要： 本发明涉及一种基于紫外差分吸收光谱的NO浓度测量系统及浓度计算方法。系统包含配气系统、混气室、紫外光源、气体检测池、尾气处理、紫外光谱仪和PC端，通过获取测量系统背景光谱及光源原谱，和经过NO标气的紫外光谱，计算出NO标气吸光度，使用多项式拟合实现光谱快慢变分离，对快变光谱进行傅里叶转换，再通过标气浓度值与傅里叶转换极值点对标线性拟合获取NO浓度计算公式，再对由此计算出的气体浓度计算值进行修正，获得最终的NO浓度值，重复光谱分离和傅里叶转换步骤，获取未知浓度NO气体极值点，从而代入计算公式及修正公式计算NO最终浓度值。本发明的方案结构简单，操作方便，且最终计算结果准确，计算误差值小于0.5％。
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公开(公告)号：CN111611691B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202010318242.0
申请日：2020-04-21
申请人： 大唐环境产业集团股份有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06Q10/04 , G06F111/06 , G06F111/04
摘要： 本发明涉及基于多模态模型预测控制脱硫系统多目标优化控制方法。该基于多模态模型预测控制脱硫系统多目标优化控制方法包括如下步骤：以DCS控制系统所记录的脱硫系统和主机系统历史数据作为工艺特性分析的数据来源，建立数据库；对数据库进行归一化处理；吸收塔模型的建立、浆液池模型的建立、脱硫效率模型的建立和其它必要模型及连接单元的建立；稳态点线性状态空间辨识；基于线性状态空间模型预测未来系统动态。本发明提供的基于多模态模型预测控制脱硫系统多目标优化控制方法,通过将多目标稳态优化、不确定性补偿以及非线性预测控制相结合，达到脱硫系统多目标实时优化控制。
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公开(公告)号：CN109978048A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910223650.5
申请日：2019-03-22
申请人： 大唐环境产业集团股份有限公司
摘要： 本发明涉及一种脱硫塔浆液循环泵故障分析与诊断方法，其步骤为：搜集历史数据，对处理后的数据做归一化处理；构建训练和预测样本，采用BP神经网络方法进行学习；完成BP神经网络的训练，构建浆液循环泵电机电流分析系统；结合实际脱硫效率，对浆液循环泵电机电流进行聚类处理；根据分类结果构建概率神经网络模型；利用概率神经网络模型对浆液循环泵电机电流实时诊断，给出发生故障的概率大小；将故障预测和诊断相结合，构建浆液循环泵故障分析和诊断系统。本发明适用于解决湿法脱硫系统中的浆液循环泵故障分析与诊断问题，能帮助运行人员利用系统实时运行数据预知未来可能发生的故障类型和趋势，具有很高的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN109961186A
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201910223673.6
申请日：2019-03-22
申请人： 大唐环境产业集团股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于决策树和BP神经网络的脱硫系统运行参数预测方法，包括：步骤1，对脱硫系统运行数据进行清理；步骤2，对清理后的运行数据中的部分数据作为训练样本集，其余数据作为测试样本集，并对训练样本集中的数据进行归一化处理；步骤3，从训练样本集中选择合适的特征变量，作为运行参数预测模型的输入变量；步骤4，确定运行参数预测模型的输出变量，采用BP神经网络与决策树方法建立运行参数预测模型，并利用运行参数预测模型进行预测；步骤5，对预测的结果进行评价分析，验证预测的有效性。本发明的有益效果：具有良好的性能，提高了学习收敛速度和预测准确度，能很好的完成预测任务。
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公开(公告)号：CN109978048B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201910223650.5
申请日：2019-03-22
申请人： 大唐环境产业集团股份有限公司
摘要： 本发明涉及一种脱硫塔浆液循环泵故障分析与诊断方法，其步骤为：搜集历史数据，对处理后的数据做归一化处理；构建训练和预测样本，采用BP神经网络方法进行学习；完成BP神经网络的训练，构建浆液循环泵电机电流分析系统；结合实际脱硫效率，对浆液循环泵电机电流进行聚类处理；根据分类结果构建概率神经网络模型；利用概率神经网络模型对浆液循环泵电机电流实时诊断，给出发生故障的概率大小；将故障预测和诊断相结合，构建浆液循环泵故障分析和诊断系统。本发明适用于解决湿法脱硫系统中的浆液循环泵故障分析与诊断问题，能帮助运行人员利用系统实时运行数据预知未来可能发生的故障类型和趋势，具有很高的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN111611691A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010318242.0
申请日：2020-04-21
申请人： 大唐环境产业集团股份有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06Q10/04 , G06F111/06 , G06F111/04
摘要： 本发明涉及基于多模态模型预测控制脱硫系统多目标优化控制方法。该基于多模态模型预测控制脱硫系统多目标优化控制方法包括如下步骤：以DCS控制系统所记录的脱硫系统和主机系统历史数据作为工艺特性分析的数据来源，建立数据库；对数据库进行归一化处理；吸收塔模型的建立、浆液池模型的建立、脱硫效率模型的建立和其它必要模型及连接单元的建立；稳态点线性状态空间辨识；基于线性状态空间模型预测未来系统动态。本发明提供的基于多模态模型预测控制脱硫系统多目标优化控制方法,通过将多目标稳态优化、不确定性补偿以及非线性预测控制相结合，达到脱硫系统多目标实时优化控制。
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公开(公告)号：CN209327156U
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201822235914.2
申请日：2018-12-28
申请人： 大唐环境产业集团股份有限公司 , 东南大学
IPC分类号： G01N11/00
摘要： 本实用新型涉及一种基于静电感应气固两相流流速测量的环状探头，该探头包括：第一静电传感器，其套设在绝缘管的外表面上；第二静电传感器，其平行于第一静电传感器设置且套设在绝缘管的外表面上；第一静电传感器和第二静电传感器均垂直于来流方向；外壳，其将第一静电传感器、绝缘管和第二静电传感器完全包覆在其内部；屏蔽电缆，其分别与第一静电传感器和第二静电传感器信号连接。本实用新型的有益效果为：首先，本实用新型所述环状探头无需外接电源，仅需将第一静电传感器和第二静电传感器捕捉的信号传递出来即可；其次，由于第一静电传感器和第二静电传感器并未与气固两相流直接接触，一方面保证了信号的稳定性，另一方面保证了探头的耐用性。
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公开(公告)号：CN207751742U
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201820211367.1
申请日：2018-02-06
申请人： 大唐环境产业集团股份有限公司 , 东南大学
IPC分类号： G01N1/14
摘要： 本实用新型涉及一种适用于气体污染物浓度一维多点测量的取样装置，包括：插孔板，其由同轴相连的法兰盘和圆形凸台组成，圆形凸台上设有至少一个贯穿圆形凸台的插孔以及与插孔同轴相连的圆形凹槽，圆形凹槽端部设有可旋转的半圆形卡片；刻度管，其一端设有与圆形凹槽匹配的圆环结构，圆环结构的直径与圆形凹槽的直径一致；抽气取样管，其连接在刻度管另一端端部，至少一根抽气取样管连接在刻度管另一端端部，且抽气取样管与刻度管的管径一致、壁厚一致；插孔封帽，其由同轴相连的圆形结构和圆柱体组成，圆形结构与圆形凹槽匹配，圆柱体与插孔匹配。本实用新型的有益效果：能快速测量单测孔多深度的气体污染物浓度。
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