摘要
发电厂锅炉给水分为锅炉内给水和锅炉外给水系统.锅炉外给水系统对水质的要求很严格.以往在电厂中对化学水的水质(浊度、碱度等)的变化是依据人工经验来判定的,并且在对化学出水水质的各种指标上也没有全部的测定结果,仅仅是依靠在线仪表来测定几种特定的水质指标.在电厂水的化学处理系统中,过滤是一个很重要的环节.预测其出水水质以及运行周期在工艺中很有必要.本文综述了神经网络在水处理工艺中的应用.首先介绍了人工神经网络技术的概念、分类和应用.然后详细介绍了人工神经网络技术在水处理本文通过对现场所测得的数据进行整理,继而用BP神经网络初步建立起了一个神经网络,对所建立的模型进行激活函数优化、学习速率优化等进行了优化处理后,最后确定了最优的水质模型.此模型现实中可以实现对电厂以及其他应用高效过滤器等对出水水质有要求的设备对出水水质进行预测.
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