基于大數(shù)據(jù)智能分析診斷平臺(IoT-AI)實現(xiàn)電廠脫硫系統(tǒng)最優(yōu)化
發(fā)布時間:2023-03-21 17:57
電廠脫硫設(shè)施設(shè)備復(fù)雜、運行成本和維護難度較高,尤其是在電廠煙氣超低排放標(biāo)準(zhǔn)下,脫硫設(shè)施的運行壓力尤為顯現(xiàn)。針對脫硫系統(tǒng)遇到的問題,給出基于大數(shù)據(jù)智能分析診斷平臺實現(xiàn)電廠脫硫系統(tǒng)最優(yōu)化的方法,從大數(shù)據(jù)智能分析診斷平臺脫硫系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析、系統(tǒng)框架及其優(yōu)化的角度,為電廠脫硫優(yōu)化提供理論支撐。
【文章頁數(shù)】:5 頁
【文章目錄】:
0前言
1 大數(shù)據(jù)智能分析診斷平臺下脫硫系統(tǒng)的數(shù)據(jù)研究
1.1 數(shù)據(jù)特征
1.2 數(shù)據(jù)的采集與儲存
1.3 數(shù)據(jù)的分析計算
1.4 大數(shù)據(jù)智能預(yù)警模型的建立
2 大數(shù)據(jù)智能分析診斷平臺實現(xiàn)電廠脫硫系統(tǒng)最優(yōu)化的框架建立
2.1 大數(shù)據(jù)智能分析診斷平臺下脫硫系統(tǒng)評價方案
2.2 數(shù)據(jù)分析及評判依據(jù)
3 案例分析
3.1 漿液循環(huán)泵在線檢測大數(shù)據(jù)情況
3.2 石灰石成本在線檢測大數(shù)據(jù)分析情況
3.3 出口SO2濃度在線檢測大數(shù)據(jù)分析情況
6 總結(jié)
本文編號:3767027
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0前言
1 大數(shù)據(jù)智能分析診斷平臺下脫硫系統(tǒng)的數(shù)據(jù)研究
1.1 數(shù)據(jù)特征
1.2 數(shù)據(jù)的采集與儲存
1.3 數(shù)據(jù)的分析計算
1.4 大數(shù)據(jù)智能預(yù)警模型的建立
2 大數(shù)據(jù)智能分析診斷平臺實現(xiàn)電廠脫硫系統(tǒng)最優(yōu)化的框架建立
2.1 大數(shù)據(jù)智能分析診斷平臺下脫硫系統(tǒng)評價方案
2.2 數(shù)據(jù)分析及評判依據(jù)
3 案例分析
3.1 漿液循環(huán)泵在線檢測大數(shù)據(jù)情況
3.2 石灰石成本在線檢測大數(shù)據(jù)分析情況
3.3 出口SO2濃度在線檢測大數(shù)據(jù)分析情況
6 總結(jié)
本文編號:3767027
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