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火电行业二氧化硫排放量预测研究

作　者: 周晓明
导　师: 周建国；程志光
学　校: 华北电力大学
专　业: 工业工程
关键词: 火电行业 SO2排放量 灰色模型 BP神经网络
分类号: X51
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 89次
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内容摘要


煤炭作为我国的主要燃料和能源,近年来在我国的能源消费比例中一直保持在70%以上。相关研究资料表明,燃煤所产生的SO2排放量占全国总的SO2排放量的90%以上,而火电行业的燃料用煤一直是我国煤炭消耗的重要组成部分,因此,火电行业在运行过程中所产生的SO2在我国总的SO2排放量中一直占有很大的部分。SO2会对大气环境、人体健康、建筑、水体等社会生活中各个方面所产生的危害,如何对SO2的排放进行控制成为一个重要的问题。而火电行业SO2的排放量进行估算或者预测是进行大气污染控制的基础性工作。由于火电行业SO2污染源在生产工艺、脱硫设备的技术水平、电力生产的技术水平、生产规模、锅炉的排放特性以及其他特征方面存在着明显的多样性,很难采用简单的公式进行估算,现行的诸多SO2排放量估算方法也存在较多的局限性。因此本文对我国火电SO2排放现状、火电SO2控制技术以及我国的SO2控制法规标准等进行了深入分析,并根据我国火电SO2排放的具体情况,提出使用灰色预测模型和BP神经网络模型对我国火电SO2排放量进行预测较为合适。在两个模型的基础上,建立了灰色神经网络组合预测模型,最后,利用我国近年来的统计数据,对我国未来的火电行业SO2排放量进行了预测。通过进行预测表明,本文所建的模型运算较为简单,所需数据较少,是对我国火电行业SO2排放量进行预测的一种较为合理、科学的方法。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章 绪论  9-13
  1.1 论文研究背景及意义  9-10
    1.1.1 研究背景  9-10
    1.1.2 研究意义  10
  1.2 国内外研究现状  10-12
  1.3 本文的研究思路及内容  12-13
第2章 火电行业二氧化硫控制法规及技术  13-22
  2.1 我国二氧化硫排放现状  13-16
  2.2 火电行业二氧化硫控制法规、政策及标准  16-18
    2.2.1 二氧化硫控制法规与政策  16
    2.2.2 火电厂污染物排放标准  16-17
    2.2.3 排污收费制度  17-18
  2.3 火电行业二氧化硫控制技术  18-21
    2.3.1 二氧化硫的生成原理  18-19
    2.3.2 火电行业二氧化硫控制技术  19-21
  2.4 本章小结  21-22
第3章 火电行业二氧化硫排放量估算方法研究  22-30
  3.1 二氧化硫排放量估算的一般方法  22-27
    3.1.1 现场实测法  22-23
    3.1.2 物料衡算法  23-24
    3.1.3 经验估算法  24
    3.1.4 类比分析法  24
    3.1.5 通量法  24-26
    3.1.6 浓度反推法  26
    3.1.7 地面轴浓度公式法  26-27
  3.2 燃煤锅炉的二氧化硫排放估算  27-28
  3.3 区域火电厂二氧化硫排放量数理统计预测方法  28-29
  3.4 本章小结  29-30
第4章 区域火电行业SO_2排放预测模型与排放特征  30-44
  4.1 灰色理论与区域火电行业SO_2 排放特征  30-33
    4.1.1 灰色理论的基本概念  30
    4.1.2 灰色理论的产生  30-31
    4.1.3 灰色理论的基本特点  31-32
    4.1.4 灰色系统理论数据处理的基本方法  32-33
    4.1.5 区域火电行业SO_2 排放的灰色特征  33
  4.2 灰色预测理论与预测方法  33-35
  4.3 人工神经网络理论  35-37
    4.3.1 常用的神经网络模型  35-36
    4.3.2 BP 神经网络  36-37
  4.4 组合预测模型与预测模型的选择  37-39
    4.4.1 组合预测模型  37-38
    4.4.2 组合预测模型的分类  38
    4.4.3 区域火电行业SO_2 排放量预测模型的选取  38-39
  4.5 区域火电行业SO_2 排放量预测模型的建立  39-43
    4.5.1 GM（1，N）灰色预测模型  39-40
    4.5.2 BP 神经网络模型  40-42
    4.5.3 基于灰色神经网络的火电SO_2 排放量组合预测模型  42-43
  4.6 本章小结  43-44
第5章 火电行业SO_2排放量预测  44-50
  5.1 火电行业SO_2 排放量预测的基础数据采集  44-45
  5.2 火电行业SO_2 排放量预测  45-48
    5.2.1 基于灰色预测模型的SO_2 排放量预测  45-46
    5.2.2 基于BP 神经网络模型SO_2 排放量预测  46-47
    5.2.3 基于灰色神经网络组合模型的火电SO_2 排放量预测  47-48
  5.3 预测结果分析  48-49
  5.4 本章小结  49-50
第6章 结论  50-51
参考文献  51-53
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果  53-54
致谢  54-55
作者简介  55-56
详细摘要  56-67

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中图分类: > 环境科学、安全科学 > 环境污染及其防治 > 大气污染及其防治
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