[发明专利]生物质燃料的碱金属元素含量在线动态预测方法及系统

说明书

本发明公开了一种生物质燃料的碱金属元素含量在线动态预测方法及系统。所述方法对所述原始火焰辐射信号进行数据预处理，生成预处理后的火焰全光谱信号和碱金属元素光谱信号；从而根据火焰全光谱信号确定火焰燃烧特征参数和火焰温度，根据碱金属元素光谱信号提取碱金属元素的光谱特征值，共同组成特征参数矩阵，对建立的循环神经网络模型进行训练，生成训练好的生物质燃料碱金属元素含量在线预测模型。采用所述生物质燃料碱金属元素含量在线预测模型即可在线动态预测生物质锅炉中燃烧的生物质燃料的实时碱金属元素含量，提高了生物质燃料碱金属元素含量预测的实时性和准确性。

技术领域

本发明涉及光谱分析检测技术领域，特别是涉及一种生物质燃料的碱金属元素含量在线动态预测方法及系统。

背景技术

采用生物质燃料的锅炉燃烧中，如果燃烧不充分或炉膛温度太高，生物质锅炉的结渣现象会非常严重。生物质燃料中低熔点碱金属化合物含量要大于煤炭中的低熔点碱金属化合物含量，因此灰熔点更低。如果炉膛温度比较高，熔融或半熔融状态的生物质灰来不及冷却就附着在水冷壁上时，会在水冷壁上形成结渣。而且熔融的碱金属化合物还会与炉膛内壁进行反应，对炉膛造成腐蚀，产生潜在的危害。

关于生物质燃料结渣分析，现有的技术基本上都是离线测量分析。一般是通过化学方法或者光谱检测生物质燃料中的元素含量组成及比例，通过碱金属化合物的含量及组成比例推测其结渣情况；或者直接在实验室中测得生物质燃料的灰熔点，进而推测其结渣情况。当燃料发生变化或者配比不均匀时，离线预测的方法会出现偏差。

发明内容

本发明的目的是提供一种生物质燃料的碱金属元素含量在线动态预测方法及系统，以解决现有的生物质燃料碱金属元素含量离线预测方法预测结果偏差大的问题。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种生物质燃料的碱金属元素含量在线动态预测方法，所述方法包括：

获取生物质燃料燃烧时的原始火焰辐射信号；

对所述原始火焰辐射信号进行数据预处理，生成预处理后的火焰辐射信号；所述预处理后的火焰辐射信号中包括预处理后的火焰全光谱信号和碱金属元素光谱信号；

根据所述火焰全光谱信号确定火焰燃烧特征参数和火焰温度；

根据所述碱金属元素光谱信号提取碱金属元素的光谱特征值；

根据所述火焰燃烧特征参数、所述火焰温度以及所述光谱特征值生成特征参数矩阵；

采用所述特征参数矩阵训练建立的循环神经网络模型，生成训练好的生物质燃料碱金属元素含量在线预测模型；

采用所述生物质燃料碱金属元素含量在线预测模型预测生物质锅炉中燃烧的生物质燃料的碱金属元素含量。

可选的，所述对所述原始火焰辐射信号进行数据预处理，生成预处理后的火焰辐射信号，具体包括：

采用k-means聚类算法去除所述原始火焰辐射信号中的离群点并进行平滑去噪处理，同时避免系统误差对所述原始火焰辐射信号的影响，生成预处理后的火焰辐射信号。

可选的，所述根据所述火焰全光谱信号确定火焰燃烧特征参数和火焰温度，具体包括：

根据所述火焰全光谱信号提取火焰燃烧特征参数；所述火焰燃烧特征参数包括火焰闪烁频率和辐射能量；

基于双色法测量与所述火焰全光谱信号同一时刻的火焰温度。

可选的，所述根据所述碱金属元素光谱信号提取碱金属元素的光谱特征值，具体包括：

消除所述碱金属元素光谱信号中黑体辐射对光谱强度的影响，生成消除影响后的碱金属元素光谱信号；