基于RBF神经网络的生物质电站高温气体CO_(2)浓度测量方法.pdf

【摘要】中提到的研究主要关注生物质电站中高温气体二氧化碳（CO2）浓度的测量方法。在电力生产过程中，准确测量气体浓度对于优化燃烧过程、提高燃烧效率和火焰质量以及减少污染物排放至关重要。研究团队选择了近红外波段可调谐激光吸收层析成像技术作为基础，针对CO2气体进行了实验。 他们利用不同浓度下的CO2吸收可调谐激光光谱信号，计算出CO2吸收谱线与原始信号的差值，并提取这些差异的统计特征参数作为径向基（RBF）神经网络的输入。CO2浓度则作为RBF神经网络的输出，由此建立了一个基于RBF神经网络的高温气体CO2浓度测量仿真模型。通过仿真实例验证了该方法的有效性和准确性，并与广义回归神经网络（GRNN）进行了对比分析，证明RBF神经网络法能有效提高CO2浓度测量精度。 【关键词】涵盖了计量学、CO2浓度、可调谐二极管激光吸收光谱、径向基神经网络、高温气体和燃烧优化，这些都是研究中的核心概念。其中，计量学是研究的基础，用于确保测量的准确性和可靠性；CO2浓度是关注的环境指标；可调谐二极管激光吸收光谱是一种先进的测量技术；径向基神经网络是一种机器学习算法，用于构建模型并预测CO2浓度；高温气体是指在生物质发电厂中遇到的工况；燃烧优化则意味着通过改进燃烧过程来提升效率和环保性能。 RBF神经网络因其快速收敛和良好的非线性映射能力而被选中，它在处理复杂数据时表现出色。与GRNN相比，RBF神经网络通常具有更高的预测精度，这在需要精确测量CO2浓度的场景中尤其重要，因为它直接影响到生物质发电站的运行效率和环境保护。 这项研究展示了如何利用RBF神经网络结合近红外激光技术，对生物质电站的高温气体中的CO2浓度进行高精度测量，为生物质发电的燃烧优化提供了理论依据。通过这种方法，可以更好地控制和监测燃烧过程，减少污染物排放，同时提高能源利用效率，这对于推动清洁能源技术的发展和环境保护具有重要意义。