文献

J-GLOBAL ID：201802270873182843   整理番号：18A1616299

計算知能アプローチによる石炭燃焼ボイラ煙道ガス中の元素水銀の低減【JST・京大機械翻訳】

Reduction of elemental mercury in coal-fired boiler flue gas with computational intelligence approach

著者 (3件)： Li Qingwei (College of Energy and Mechanical Engineering, Shanghai University of Electric Power, Shanghai, 200090, China) ,  Wu Jiang (College of Energy and Mechanical Engineering, Shanghai University of Electric Power, Shanghai, 200090, China) ,  Wei Hongqi (Shool of Energy and Environment, Southeast University, Nanjing, 210009, PR China)
資料名： Energy  (Energy)
巻： 160  ページ： 753-762  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0631A  ISSN： 0360-5442  CODEN： ENEYDS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 水銀は石炭火力発電所から放出される重要な汚染物質である。元素状水銀(Hg~0)は,炉のバックエンドにおける煙道ガス中の酸化水銀(Hg2+)および粒子結合水銀(Hg_p)よりも除去されにくい。本研究では,Hg0除去効率を高めるために,計算知能に基づく方法を提案した。それは,Hg0のHg2+とHg_pへの変換効率を改良することによって実現して,次に大気汚染制御装置によってそれらを除去した。第一に,スタックにおけるHg~0濃度と二次空気の開放値のような変数,火災空気の開放値,エコノマイザの出口における酸素,負荷,石炭品質などの間の関係を,調整したPCAサポートベクトルマシンの助けを借りてモデル化した。次に,操作変数と制御変数を,粒子群最適化アルゴリズムによって最適化して,Hg~0の変換効率を強化した。いくつかの600MWユニットについて現場熱調整試験を行い,提案した方法をそのユニットに適用し,ACOと比較した。結果は,除去効率が一般的に大いに強化されたことを示した。除去効率の増加は14.71%に達した。その上,最適戦略は,いくつかの反復において見つけることができて,それをオンライン応用のために適切にした。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  火災 ,  サポートベクトルマシン ,  酸素 ,  *水銀 ,  *煙道ガス ,  モデリング ,  *石炭 ,  エコノマイザ ,  *燃焼 ,  *人工知能
準シソーラス用語： オンライン ,  最適戦略 ,  二次空気 ,  除去効率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： クリーンな石炭技術 ,  元素水銀 ,  計算知能 ,  燃焼最適化 ,  PSO

分類 (2件)： エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B) ,  火力発電  (NB03040D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 計算知能 ,  石炭燃焼ボイラ ,  煙道ガス ,  元素 ,  水銀