方快鍋爐現(xiàn)已擁有107項(xiàng)專利技術(shù),不斷的創(chuàng)新進(jìn)取使得鍋爐更加趨近于完美。全預(yù)混、FGR煙氣再循環(huán)等國(guó)際先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用,氮氧化物(簡(jiǎn)稱NOx)排放直接降至20毫克以下。
方快鍋爐現(xiàn)已擁有107項(xiàng)專利技術(shù),不斷的創(chuàng)新進(jìn)取使得鍋爐更加趨近于完美。全預(yù)混、FGR煙氣再循環(huán)等國(guó)際先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用,氮氧化物(簡(jiǎn)稱NOx)排放直接降至20毫克以下。
南昌食品廠寧德市蒸汽鍋爐報(bào)價(jià)價(jià)格多少南昌食品廠蒸汽鍋爐價(jià)格多少?對(duì)于食品廠來(lái)說(shuō),在生產(chǎn)的過(guò)程中都是需要用到蒸汽鍋爐的,所以,無(wú)論是新的食品廠新的機(jī)器上線還是老的食品廠擴(kuò)大產(chǎn)能都是需要采購(gòu)蒸汽鍋爐的,對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō),對(duì)于鍋爐的采購(gòu)的成本是需要的控制的,但是也不能一味的控制成本導(dǎo)致采購(gòu)的鍋爐質(zhì)量不達(dá)標(biāo),后期的話會(huì)有很大的麻煩的。
針對(duì)工業(yè)過(guò)程動(dòng)力學(xué)建模中,輸入變量特征集確定困難的問(wèn)題,提出了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的門控循環(huán)單元(GRU)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.該模型可以通過(guò)學(xué)習(xí)自動(dòng)提取輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù)間的時(shí)空特征,簡(jiǎn)化人工智能模型的輸入變量個(gè)數(shù),減少了輸入的冗余信息,降低了建模過(guò)程的難度,并具有較好的精確度和泛化能力.通過(guò)使用某燃煤機(jī)組實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)中與氮氧化物(NOx)排放相關(guān)的數(shù)據(jù)作為模型輸入,建立了基于GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的燃煤鍋爐NOx排放預(yù)測(cè)模型.并分別與傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)和長(zhǎng)短期記憶(LSTM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型比較,驗(yàn)證了GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在工業(yè)過(guò)程動(dòng)力學(xué)建模中的優(yōu)良性能。
ASME標(biāo)準(zhǔn)是美國(guó)機(jī)械工程師協(xié)會(huì)的標(biāo)準(zhǔn),符合ASME標(biāo)準(zhǔn)的鍋爐被大多數(shù)國(guó)家接受。如南北美洲,中東、菲律賓等國(guó)。1、歐盟作為一個(gè)獨(dú)立的區(qū)域,符合PED指令是鍋爐得以進(jìn)入歐盟的基本條件。2、印度是南亞大國(guó),也是鍋爐進(jìn)口大國(guó),鍋爐若想進(jìn)入印度,必須符合印度的鍋爐規(guī)程——IBR。3、澳大利亞各州對(duì)鍋爐都有自己的特殊要求,但也都要滿足AS標(biāo)準(zhǔn)。4、馬來(lái)西亞執(zhí)行DOSH標(biāo)準(zhǔn),基本與ASME標(biāo)準(zhǔn)相似。5、俄語(yǔ)區(qū)可以使用中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn),但要做一個(gè)CUTR認(rèn)證才能入關(guān)。
方快鍋爐現(xiàn)已擁有107項(xiàng)專利技術(shù),不斷的創(chuàng)新進(jìn)取使得鍋爐更加趨近于完美。南昌食品廠蒸汽鍋爐價(jià)格多少南昌食品廠蒸汽鍋爐價(jià)格多少?對(duì)于食品廠來(lái)說(shuō),在生產(chǎn)的過(guò)程中都是需要用到蒸汽鍋爐的,所以,無(wú)論是新的食品廠新的機(jī)器上線還是老的食品廠擴(kuò)大產(chǎn)能都是需要采購(gòu)蒸汽鍋爐的,對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō),對(duì)于鍋爐的采購(gòu)的成本是需要的控制的,但是也不能一味的控制成本導(dǎo)致采購(gòu)的鍋爐質(zhì)量不達(dá)標(biāo),后期的話會(huì)有很大的麻煩的。針對(duì)工業(yè)過(guò)程動(dòng)力學(xué)建模中,輸入變量特征集確定困難的問(wèn)題,提出了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的門控循環(huán)單元(GRU)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.該模型可以通過(guò)學(xué)習(xí)自動(dòng)提取輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù)間的時(shí)空特征,簡(jiǎn)化人工智能模型的輸入變量個(gè)數(shù),減少了輸入的冗余信息,降低了建模過(guò)程的難度,并具有較好的精確度和泛化能力.通過(guò)使用某燃煤機(jī)組實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)中與氮氧化物(NOx)排放相關(guān)的數(shù)據(jù)作為模型輸入,建立了基于GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的燃煤鍋爐NOx排放預(yù)測(cè)模型.并分別與傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)和長(zhǎng)短期記憶(LSTM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型比較,驗(yàn)證了GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在工業(yè)過(guò)程動(dòng)力學(xué)建模中的優(yōu)良性能。ASME標(biāo)準(zhǔn)是美國(guó)機(jī)械工程師協(xié)會(huì)的標(biāo)準(zhǔn),符合ASME標(biāo)準(zhǔn)的鍋爐被大多數(shù)國(guó)家接受。
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