我們對方快鍋爐在鍋爐行業的實力早有耳聞,通過合作證明,我們的選擇很正確。這臺水管鍋爐安裝非常迅速,基本沒有耽誤我們的生產工藝,給企業帶來效益。——用戶反饋
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大家在選購燃氣14噸乙醇蒸汽鍋爐之前,要明確,一款好的鍋爐產品應該具有的特性。
針對電站鍋爐效率難以準確測定問題,依據機器學習理論,采用數據驅動建模方法建立鍋爐效率預測模型.分類回歸樹(CART)算法通過數據分析選取對鍋爐效率影響顯著的相關變量.然后,K最近鄰(KNN)分類器對相關變量的樣本進行分類,區分不同工況生產數據.根據不同工況數據,設計了一種基于差分進化算法(DE)的最小二乘支持向量機(LSSVM)建立數據驅動模型(DDMMF),DE動態優化LSSVM的參數以提高模型精度.最后,對預測模型進行動態修正進一步提高預測精度.基于實際生產數據的實驗結果表明,該模型能夠準確預測鍋爐燃燒效率,滿足鍋爐燃燒過程控制和優化的需求。
煤氣餓成分比較復雜,熱值大約在3000-4000Kcal/Nm3。4、空混氣(LPG-AIR)
鍋爐為什么要酸洗?怎樣酸洗才能避免鍋爐受損?酸洗是去除鍋爐蒸發受熱面內大量氧化物質和腐蝕產物的主要途徑,同時也有消除水垢的作用。
我們對方快鍋爐在鍋爐行業的實力早有耳聞,通過合作證明,我們的選擇很正確。大家在選購燃氣蒸汽鍋爐之前,要明確,一款好的鍋爐產品應該具有的特性。針對電站鍋爐效率難以準確測定問題,依據機器學習理論,采用數據驅動建模方法建立鍋爐效率預測模型.分類回歸樹(CART)算法通過數據分析選取對鍋爐效率影響顯著的相關變量.然后,K最近鄰(KNN)分類器對相關變量的樣本進行分類,區分不同工況生產數據.根據不同工況數據,設計了一種基于差分進化算法(DE)的最小二乘支持向量機(LSSVM)建立數據驅動模型(DDMMF),DE動態優化LSSVM的參數以提高模型精度.最后,對預測模型進行動態修正進一步提高預測精度.基于實際生產數據的實驗結果表明,該模型能夠準確預測鍋爐燃燒效率,滿足鍋爐燃燒過程控制和優化的需求。煤氣餓成分比較復雜,熱值大約在3000-4000Kcal/Nm3。
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