基于某焦化公司烟气脱硫脱硝一体化装置的运行数据,研究此过程的静态建模方法.依据工艺原理及相应数据预处理方法构建数据集,通过K-均值聚类算法实现对过程工况的划分与样本集的约简,利用神经网络对脱硫与脱硝过程的每一工况分别进行静态建模,仿真结果表明此方法及相应神经网络模型有效.

作 者：

黎景平 李亚宁 吴小平 刘松清 王学雷 Li Jingping Li Yaning Wu Xiaoping Liu Songqing Wang Xuelei  

作者单位：

黎景平,Li Jingping(景德镇焦化工业集团,景德镇,333000)
李亚宁,王学雷,Li Yaning,Wang Xuelei(中国科学院自动化研究所,北京,100190)
吴小平,刘松清,Wu Xiaoping,Liu Songqing(江西永源节能环保科技股份有限公司,景德镇,333000) 

刊 名：

燃料与化工 

英文刊名：

Fuel & Chemical Processes 

年，卷(期)：

2017 48(5) 

基金项目：