一种基于神经网络的焚烧炉一次风系统风量分配预测方法技术方案

本申请涉及固废资源化处理技术领域，具体而言，涉及一种基于神经网络的焚烧炉一次风系统风量分配预测方法，一定程度上可以解决由于一次风管道的支管数量多，仅通过计算流体动力学模拟来优化设计存在困难的问题。方法包括：建立流动模型；根据实际焚烧炉模型的一次风系统管道建立几何模型并对几何模型进行网格划分；基于流动模型及几何模型，在多个预设环境下进行计算，得到流量数据；根据流量数据得到训练集及验证集，并对两者进行归一化处理；通过训练集对BP神经网络进行训练，得到优目标风量分配预测模型；通过验证集对初始风量分配预测模型进行验证，并根据验证结果对初始风量分配预测模型进行调整，得到目标风量分配预测模型。型。型。

【技术实现步骤摘要】
一种基于神经网络的焚烧炉一次风系统风量分配预测方法


[0001]本申请涉及固废资源化处理
，具体而言，涉及一种基于神经网络的焚烧炉一次风系统风量分配预测方法。

技术介绍

[0002]2021年我国城市生活垃圾清运量为2.49亿吨，无害化处理率为99.9％。其中以焚烧无害化处理量为1.80亿吨，占无害化处理量的72.4％。目前焚烧炉型主要有炉排焚烧炉、流化床焚烧炉、立式焚烧炉、回转窑等，其中炉排式焚烧炉由于其在一定程度上对原料要求低，仅需简单的预处理；运行过程可靠性高；可以连续操作，单台处理量大；污染小，烟气携带飞灰量少，产生的炉渣体积小，是我国生活垃圾焚烧炉中应用最多的炉型。
[0003]炉排式焚烧炉的一次风通常由炉排下方向上吹送，经过燃料床层后进入炉膛内部，一次风除了能为料层的固相燃烧提供氧气之外，还具有干燥垃圾、析出挥发份、使料层稳定着火以及冷却炉排的作用。目前垃圾焚烧炉一次风布置方式大多为母管制，从每段炉排的一次风母管进行分支，通过分支管路将一次风送到炉排下部风室，运行过程中通过调节风门，改变一次风入炉量，从而改变燃烧状况。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的焚烧炉一次风系统风量分配预测方法，其特征在于，包括：建立流动模型；根据实际焚烧炉模型的一次风系统管道建立几何模型并对几何模型进行网格划分；基于所述流动模型及所述几何模型，在多个预设环境下进行Fluent计算，得到流量数据；根据所述流量数据得到训练集及验证集，并对所述训练集及所述验证集进行归一化处理，所述训练集及所述验证集中均包括阀门开度出口流量数据；通过所述训练集对BP神经网络进行训练，得到优目标风量分配预测模型；通过所述验证集对所述初始风量分配预测模型进行验证，并根据验证结果对所述初始风量分配预测模型进行调整，得到目标风量分配预测模型。2.如权利要求1所述的基于神经网络的焚烧炉一次风系统风量分配预测方法，其特征在于，所述的流动模型选择k
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ε的模型计算气体湍流的影响，并选择Coupled模型计算压力与速度之间的耦合。3.如权利要求1所述的基于神经网络的焚烧炉一次风系统风量分配预测方法，其特征在于，所述的流动模型设置有边界条件，所述的边界条件包括：设定气体入口为流量入口边界条件，出口为压力出口边界条件，壁面为无滑移绝热边界条件。4.如权利要求1所述的基于神经网络的焚烧炉一次风系统风量分配预测方法，其特征在于，所述的网格划分采用GAMBIT或ICEM软件进行划分。5.如权利要求3所述的基于神经网络的焚烧炉一次风系统风量分配预测方法，其特征在于，所划分的网格为六面体网格。6.如权利要求1所述的基于神经网络的焚烧炉一次风系统风量分配预测方法，其特征在于，所述的CFD计算求解过程中，选择稳态求解器，在迭代计算过程中压力方程的离散采用标准格式，动量方程的离散采用二阶迎风格式。7.如权利要求1所述的基于神经网络的焚烧炉一次风系统风量分配预测方法，其特征在于，所述多个预设环境为多个不同的出口阀门开度。8.如权利要求1所述的基于神经网络的焚烧炉一次风系统风量分配预测方法，其特征在于，所述根据所述流量数据得到训练集及验证集，并对所述训练集及所述验证集进行归一化处理，所述训练集及所述验证集中均包括阀门开度出口流量数据，包括以下步骤：将多个所述预设环境的每一个所述预设环境下对应的阀门开度数据和基于该预设环境下求解得到的出口风量，确定为一个数据集，得到多个数据集；...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹丽洁，马腾，王萌，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：