文献

J-GLOBAL ID：201702229284531888   整理番号：17A0535017

ボイラ燃焼最適化におけるNO_X予測モデルの研究進展【JST・京大機械翻訳】

A Review on Nitrogen Oxides Prediction Model in Combustion Optimization of Boilers

著者 (7件)： Zhuo Jiankun (Key Laboratory for Thermal Science and Power Engineering of Ministry of Education,Tsinghua University) ,  Jiao Weihong (Beijing Municipal Research Institute of Environmental Protection, National Engineering Research Center of Urban Environmental Pollution Control) ,  Song Shaopeng (Key Laboratory for Thermal Science and Power Engineering of Ministry of Education,Tsinghua University) ,  Song Guangwu (Beijing Municipal Research Institute of Environmental Protection, National Engineering Research Center of Urban Environmental Pollution Control) ,  Xiong Sijiang (Key Laboratory for Thermal Science and Power Engineering of Ministry of Education,Tsinghua University) ,  Yao Qiang (Key Laboratory for Thermal Science and Power Engineering of Ministry of Education,Tsinghua University) ,  Pan Tao (Beijing Municipal Research Institute of Environmental Protection, National Engineering Research Center of Urban Environmental Pollution Control)
資料名： Ranshao Kexue yu Jishu  (Ranshao Kexue yu Jishu)
巻： 22  号： 6  ページ： 531-540  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2370A  ISSN： 1006-8740  CODEN： RKJIFR  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： Guo炉Dan酸化物の予測モデルは、燃焼最適化によりNO_X排出を低減する基礎であり、且つ汚染物のオンラインモニタリングに用いることができ、極めて大きい環境と経済的意義を持ち、国内外の研究燃焼NO_X生成予測モデルの研究状況に基づき、モデルを分類し、各種類のモデルの変数選択、パラメータ確定方法、モデル改良及び予測効果について、NO_X予測モデルの研究進展を総説したまた、実際の応用に存在する欠点を結び付けて、今後の研究と応用について展望した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  *予測モデル ,  酸化物 ,  *ボイラ ,  汚染物質 ,  変数選択 ,  *改変 ,  *モデル
準シソーラス用語： オンライン監視 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： NO_x prediction ,  gray box model ,  neural networks ,  support vector machines ,  soft-sensor

分類 (1件)： 排ガス処理  (PB02060U)

タイトルに関連する用語 (6件)： ボイラ ,  燃焼 ,  最適化 ,  予測モデル ,  研究 ,  進展