[发明专利]一种基于机器学习算法的烟气脱硫氧化系统故障预测方法在审
| 申请号： | 202111462684.3 | 申请日： | 2021-12-02 |
| 公开（公告）号： | CN114169235A | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 周玲霞;贾义;李承泉;陈效良;张勇 | 申请（专利权）人： | 昆岳互联环境技术（江苏）有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N20/00;B01D53/50;B01D53/78;G06F119/02 |
| 代理公司： | 南京科知维创知识产权代理有限责任公司 32270 | 代理人： | 胡正 |
| 地址： | 224051 江苏省盐城市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于机器学习算法的烟气脱硫氧化系统故障预测方法。本发明将机器学习算法模型应用于烟气脱硫装置氧化空气系统故障预测、预警。通过机器学习，采用OLS线性回归算法模型分析湿法脱硫装置历史运行数据，挖掘出各运行特征参数与脱硫装置氧化性能的内在逻辑，使氧化反应的原理模型显性化，用于湿法脱硫装置故障预测，便于运行人员实时掌握脱硫装置氧化空气系统的健康状态。实现湿法脱硫装置氧化空气系统故障预测预警，算法模型参与运行控制，通过及时减少氧化空气过剩量、优化氧化液密度、PH值，降低氧化槽液位高度，可以降低氧化风机的电耗，从而降低脱硫装置的运行成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 算法 烟气 脱硫 氧化 系统故障 预测 方法 | ||
【主权项】：
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