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浙江大学学报(工学版)
J4  2005, Vol. 39 Issue (8): 1189-1192    
论文     
基于广义回归神经网络与遗传算法的煤灰熔点优化
石喜光（浙江大学 热能工程研究所 能源清洁利用国家重点实验室，浙江 杭州 310027；广东沙角A电厂，广东 东莞 523908）
郑立刚（焦作工学院 资源与材料工程学系，河南 焦作 454000）
周 昊（浙江大学 热能工程研究所 能源清洁利用国家重点实验室，浙江 杭州 310027）
陈习珍（大冶特殊钢股份有限公司 动力公司，湖北 黄石 435001）
邱坤赞（浙江大学 热能工程研究所 能源清洁利用国家重点实验室，浙江 杭州 310027）
岑可法（浙江大学 热能工程研究所 能源清洁利用国家重点实验室，浙江 杭州 310027
 全文: PDF 
摘要：

考虑固态和液态排渣锅炉对煤灰熔点的不同要求，采用广义回归神经网络建立了煤灰软化温
度模型。神经网络的输入变量为7个，即煤灰中SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、MgO、TiO2、Na2O & K2O的质
量分数。以煤灰软化温度作为目标函数，采用遗传算法寻优计算获得当煤灰软化温度最高和最低时煤灰中
氧化物的组成。广义回归神经网络仅需30个训练样本，最大和平均相对误差分别为21.8%和1.55%。优化结
果表明，掺烧高钙煤或者向燃煤中添加石灰石等富含Ca的原料可以降低煤灰熔点；而增加Al2O3的质量分
数可以提高煤灰熔点。
关键词： 灰熔点;  灰组分;  广义回归神经网络;  遗传算法    
出版日期: 2005-08-20
基金资助:

国家自然科学基金资助项目（50206018）.
通讯作者: 周昊，男，副教授. E-mail: zhouhao@cmee.zju.edu.cn    
作者简介: 石喜光(1964—)，男，广东电白人，高工，博士生，主要从事电站锅炉优化运行的研究. E- mail: shixiguang@sina.com
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石喜光
郑立刚
周昊
陈习珍
邱坤赞
岑可法

引用本文:

石喜光 郑立刚 周昊 陈习珍 邱坤赞 岑可法. 基于广义回归神经网络与遗传算法的煤灰熔点优化[J]. J4, 2005, 39(8): 1189-1192.

DAN Chi-Guang, ZHENG Li-Gang, ZHOU Hao, CHEN Xi-Zhen, QIU Kun-Zan, CEN Ge-Fa. . J4, 2005, 39(8): 1189-1192.

链接本文:

http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/    或    http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/Y2005/V39/I8/1189

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