人工智能-图像处理-基于数字图像处理技术的锅炉火焰检测与污染物排放特性研究.pdf

标题和描述中提到的是关于利用数字图像处理技术进行锅炉火焰检测和污染物排放特性的研究，主要涉及了人工智能在图像处理中的应用。这项研究基于模糊逻辑神经网络算法对火焰图像进行分类，以判断燃烧状态是否发生变化，并提及了支持向量机（SVM）在模式识别中的作用，以及对燃煤电站锅炉燃烧状况的重要性。 该研究的关键知识点包括： 1. **煤炭在中国能源结构中的重要性**：中国是全球最大的煤炭生产和消费国，煤炭占一次能源的70%以上，燃煤发电机组在电力行业中占据主导地位。 2. **环保要求**：随着社会发展，对燃煤电站锅炉的排放标准（如氮氧化物、硫氧化物、二氧化碳）提出了更严格控制，同时要求适应不同负荷运行，燃烧器的启停频繁，燃烧状态复杂化。 3. **燃烧稳定性**：稳定的燃烧火焰对锅炉效率、污染控制和安全至关重要。燃烧不稳定可能导致效率下降、污染物排放增加，甚至引发事故。 4. **炉膛安全监视系统**：为了实时监测燃烧工况，防止事故，电站锅炉需要高效可靠的炉膛安全监视系统，其中火焰检测器和灭火保护装置是关键。 5. **燃烧诊断技术**：安全可靠的燃烧诊断技术对于电厂的安全运行至关重要，尤其在大型煤粉锅炉中。 6. **数字图像处理技术**：用于锅炉火焰检测，通过分析火焰的温度场参数、几何特征和亮度参数等，可以评估燃烧稳定性并预测污染物排放。 7. **模糊逻辑神经网络**：此技术提高了火焰图像分类的准确性，用于识别燃烧状态的变化。 8. **支持向量机（SVM）**：SVM是一种有效的机器学习算法，可能被用于火焰图像的模式识别。 9. **温度场参数**：火焰温度场的瞬态变化直接影响燃烧稳定性，其分布可为燃烧方式调整提供依据，同时关联燃烧效率、污染物排放和未燃尽碳损失。 10. **环境影响**：不适当的风煤配比或燃烧工况变化可能导致火焰中心偏斜，进而引起水冷壁磨损、烟温偏差、结渣积灰等问题，影响锅炉安全性和效率。 通过这些知识点，我们可以理解数字图像处理技术在燃煤电站锅炉中的应用，它不仅有助于优化燃烧效率，减少污染物排放，还能确保电厂运行的安全性和经济性。