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燃煤机组SCR脱硝系统预测控制算法研究与工程应用

作者：邢波涛郭娟

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燃煤机组SCR脱硝系统预测控制算法研究与工程应用

作者：邢波涛华北电力大学

学位级别：硕士

选择性催化还原法(Selective Catalytic Reduction,SCR)具有较高的脱硝效率,在发电厂的脱硝系统中得到了普遍应用。随着国家对大气NOx排放标准要求的日益提高,燃煤发电厂对SCR脱硝系统的控制要求也越来越高,既要保证NOx排放符合国家标准... 详细信息

选择性催化还原法(Selective Catalytic Reduction,SCR)具有较高的脱硝效率,在发电厂的脱硝系统中得到了普遍应用。随着国家对大气NOx排放标准要求的日益提高,燃煤发电厂对SCR脱硝系统的控制要求也越来越高,既要保证NOx排放符合国家标准,又要防止因过度喷氨而导致的空预器堵塞现象。然而,目前电厂所采用的SCR脱硝控制策略大多只能在稳定工况下获得较好的控制效果,在机组升降负荷、磨煤机启停等动态工况下的控制效果往往不尽人意。因此设计一个精准喷氨的SCR脱硝控制系统成为一个急待解决的问题。本文通过分析SCR脱硝系统的反应机理,结合实际运行数据,建立了SCR脱硝系统的机理模型。针对所建立的机理模型,采用动态矩阵控制(Dynamic Matrix Control,DMC),设计了SCR脱硝系统预测控制策略,仿真分析了所设计的控制策略的有效性,并进一步应用到了实际运行机组。本文的主要研究安排如下:(1)对SCR脱硝系统的建模和控制方法的研究现状,进行了综述。(2)通过分析SCR脱硝系统的反应机理,在原有动力学方程的基础上,引入临界NH表面覆盖率,建立了一种改进的机理模型,并验证了模型的有效性。(3)将已建立的SCR脱硝系统机理模型作为被控对象,进行预测控制策略的设计,并采用机组实际运行数据对控制策略进行了仿真分析。(4)将设计的SCR脱硝系统控制策略应用到实际运行机组,分析了各工况下控制系统的运行效果,应用结果验证了控制策略的有效性。

关键词： SCR机理建模粒子群算法动态矩阵控制

基于全卷积神经网络的MR脑肿瘤图像分割算法研究

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基于全卷积神经网络的MR脑肿瘤图像分割算法研究

作者：邢波涛天津大学

学位级别：硕士

恶性脑肿瘤(俗称脑癌)是世界上最可怕的癌症类型之一,通常会使患者的认知功能下降、生活质量变差。由于核磁共振成像技术的优越性与无创性,通过跟踪患者的肿瘤变化情况,可为不同患者提供个性化治疗方案,从而使得基于MR图像的脑肿瘤分割... 详细信息

恶性脑肿瘤(俗称脑癌)是世界上最可怕的癌症类型之一,通常会使患者的认知功能下降、生活质量变差。由于核磁共振成像技术的优越性与无创性,通过跟踪患者的肿瘤变化情况,可为不同患者提供个性化治疗方案,从而使得基于MR图像的脑肿瘤分割成为国内外研究的热点问题。但因脑肿瘤可出现在大脑的任何位置且大小不定、形状不规则,人工分割耗时又费力,且主观性大,基于传统机器学习的图像分割算法又很难同时兼顾分割的精确度与全自动性,可见脑肿瘤分割仍是一项具有挑战性的任务。目前随着人工智能和深度学习新技术的崛起,基于卷积神经网络的方法得到广泛应用,故本文以多模态MR脑肿瘤图像为基础,以深度学习方法为技术手段,对脑肿瘤图像分割问题进行以下研究:1、针对现有机器学习算法分割脑肿瘤图像精度不高的问题,提出一种基于改进的全卷积神经网络的脑肿瘤图像分割算法。该算法首先将FLAIR、T2和T1C三种模态的MR脑肿瘤图像进行灰度归一化,随后利用灰度图像融合技术得到脑肿瘤信息更加全面的预处理图像;然后采用融合三次脑肿瘤特征信息的全卷积神经网络对预处理图像进行粗分割,并融入批量正则化层以加快网络收敛速度,提高模型精度;最后融合全连接条件随机场细化脑肿瘤分割边界。实验结果表明,相较于传统的卷积神经网络脑肿瘤图像分割算法,本算法在分割精度和稳定性上有了较大提升,平均Dice可达91.29%,实时性较好。2、为了使分割结果对专家医师提供实质性指导,算法不再对二维分割结果进行三维重建,提出一种结合3D U-Net与残差结构的全自动脑肿瘤图像分割算法。该算法首先对FLAIR、T2及T1C图像进行去偏置场效应以提高脑肿瘤部分的对比度;然后建立3D U-Net与残差结构的融合网络,并以Dice损失作为目标优化函数,以Adam算法作为网络优化准则,利用训练集进行模型参数的自动学习,利用验证集监控模型的过拟合程度;最后在测试集上进行脑肿瘤图像分割与评价。实验结果表明,本算法可完成三维脑肿瘤图像的高精度分割,平均Dice可达92.52%,并且成功实现肿瘤核心部分的多分类任务分割。本文从二维和三维两种设计模式实现了不同的脑肿瘤图像分割算法框架,都取得了较高的分割精度,可对临床分割提供指导。

关键词：核磁共振图像脑肿瘤图像分割全卷积神经网络条件随机场

2CoFe@NCNT催化过硫酸盐氧化降解磺胺二甲嘧啶的研究

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水处理技术 2024年

作者：王议刘晓聪江彩义杨郭李權邢波四川轻化工大学化学工程学院四川红华实业有限公司

以提高Fe基/多孔碳催化活化过硫酸盐（PS）降解水体中有机污染物的活性、稳定性和拓宽pH操作范围为目标，采用“一步共混+高温煅烧”的方法将CoFe纳米颗粒封装在氮掺杂碳纳米管（NCNT）中制备了2CoFe@NCNT-36，并用于催化PS处理磺胺二... 详细信息

以提高Fe基/多孔碳催化活化过硫酸盐（PS）降解水体中有机污染物的活性、稳定性和拓宽pH操作范围为目标，采用“一步共混+高温煅烧”的方法将CoFe纳米颗粒封装在氮掺杂碳纳米管（NCNT）中制备了2CoFe@NCNT-36，并用于催化PS处理磺胺二甲嘧啶（SMZ）废水。结果表明：2CoFe@NCNT-36相比于单一活性金属而言，在最佳处理条件下（30℃，催化剂加量为0.2 g/L,pH 3～9,PS加量为1.0 g/L和SMZ初始浓度ρ0为20 mg/L），表现出良好的SMZ降解活性，30 min内去除率可达99%以上，且符合准一级动力学模型。2CoFe@NCNT-36优异的催化活性归因于CoFe双金属与NCNT之间的协同作用，以及组分之间的电子传递生成了更多的Co0，促进了降解过程中电子的传递。

关键词：氮掺杂碳纳米管双金属催化降解磺胺二甲嘧啶

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改进的全卷积神经网络的脑肿瘤图像分割

信号处理 2018年第8期34卷 911-922页

作者：邢波涛李锵关欣天津大学微电子学院天津300072

针对现有机器学习算法分割脑肿瘤图像精度不高的问题,提出一种基于改进的全卷积神经网络的脑肿瘤图像分割算法。算法首先将FLAIR、T2和T1C三种模态的MR脑肿瘤图像进行灰度归一化,随后利用灰度图像融合技术得到脑肿瘤信息更加全面的预处... 详细信息

针对现有机器学习算法分割脑肿瘤图像精度不高的问题,提出一种基于改进的全卷积神经网络的脑肿瘤图像分割算法。算法首先将FLAIR、T2和T1C三种模态的MR脑肿瘤图像进行灰度归一化,随后利用灰度图像融合技术得到脑肿瘤信息更加全面的预处理图像;然后采用融合三次脑肿瘤特征信息的改进全卷积神经网络对预处理图像进行粗分割,并在每个卷积层后加入批量正则化层以加快网络训练的收敛速度,提高训练模型精度;最后融合全连接条件随机场细化粗分割结果中的脑肿瘤边界。实验结果表明,相较于传统的卷积神经网络脑肿瘤图像分割算法,本算法在分割精度和稳定性上有了较大提升,平均Dice可达91.29%,实时性较好,利用训练模型平均1 s内可完成单张脑肿瘤图像的分割。

关键词：脑肿瘤图像分割全卷积神经网络条件随机场

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装配式模块化折叠集成住宅建筑施工技术应用研究

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居舍 2024年第19期 27-30页

作者：邢波石洪凯济南四建(集团)有限责任公司

随着社会经济的快速发展和人民生活水平的提高，人们对于高质量、高效率、可持续建筑的需求也越来越高。传统的建筑施工方式存在着很多问题，如耗时长、耗能高、浪费资源等，难以满足现代城市快速发展的需要。因此，装配式模块化折叠集... 详细信息

随着社会经济的快速发展和人民生活水平的提高，人们对于高质量、高效率、可持续建筑的需求也越来越高。传统的建筑施工方式存在着很多问题，如耗时长、耗能高、浪费资源等，难以满足现代城市快速发展的需要。因此，装配式模块化折叠集成住宅建筑施工技术应运而生，它采用了工厂化生产和装配的方法，将建筑过程转移到工厂内完成，最后将装配好的模块运输到建筑现场进行安装。这种方法不仅可以大幅缩短建筑周期，降低人力成本，还可以提高建筑质量和精度，实现资源的协调利用。

关键词：装配式模块化折叠集成住宅

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浅谈水利水电工程造价风险管理

现代商业研究 2023年第8期 113-115页

作者：邢波涛中国安能集团第三工程局有限公司中国安能集团第三工程局有限公司

水利水电工程造价风险管理贯穿工程建设全周期，在水利水电工程建设中起着至关重要的作用。为了不断提升水利工程建设质量，确保所用材料质量达标、工程各个环节施工质量过关，应有序开展造价风险管理，在全面了解造价风险的基础上制定... 详细信息

水利水电工程造价风险管理贯穿工程建设全周期，在水利水电工程建设中起着至关重要的作用。为了不断提升水利工程建设质量，确保所用材料质量达标、工程各个环节施工质量过关，应有序开展造价风险管理，在全面了解造价风险的基础上制定合理的解决方案，达到有效防控风险的目的。本文主要针对水利水电工程造价管理特点、风险管控现状进行详细分析，并着重探讨有效的管理措施，为造价风险管理工作提供思路。

关键词：水利水电工程造价风险管理策略

基于改进NARX-DMC的SCR脱硝控制策略

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华北电力大学学报（自然科学版） 2020年第6期47卷 83-90页

作者：邢波涛乔源赵文杰华北电力大学控制与计算机工程学院河北保定071003

由于国家越来越高的环保要求,火电厂SCR脱硝控制系统所面临的挑战也越来越大,如何在保证NOx排放不超标的前提下,实现精准喷氨成为一个亟待解决的问题。由于电网频繁调峰对燃煤电厂锅炉燃烧系统的冲击,使得燃煤电厂锅炉烟气中氮氧化物(N... 详细信息

由于国家越来越高的环保要求,火电厂SCR脱硝控制系统所面临的挑战也越来越大,如何在保证NOx排放不超标的前提下,实现精准喷氨成为一个亟待解决的问题。由于电网频繁调峰对燃煤电厂锅炉燃烧系统的冲击,使得燃煤电厂锅炉烟气中氮氧化物(NOx)浓度的波动十分剧烈,又因为SCR脱硝系统的迟延性以及NOx浓度测量系统的滞后性等因素,使得传统控制策略难以满足SCR脱硝系统的控制需求。提出了一种NARX神经网络和改进动态矩阵控制(dynamic matrix control,DMC)算法相结合的脱硝控制策略,并在MATLAB环境中采用电厂实际数据进行了仿真研究。仿真结果表明,该控制策略与传统控制策略相比,具有更为良好的控制性能,可为SCR脱硝控制系统的设计提供参考。

关键词： SCR脱硝控制模型预测控制动态矩阵控制机理模型粒子群算法

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