方快提供的這臺(tái)鍋爐設(shè)備齊全,安裝調(diào)試后一切正常,我們立即就投入了使用,沒(méi)有耽誤正常的酒店供暖。同時(shí)鍋爐容量大、高效節(jié)能,完全能滿足我們酒店客房的供暖及洗浴用水的需求。——用戶反饋
2噸的燃?xì)忮仩t多少錢控制溫度精確,可以自動(dòng)平衡各模塊運(yùn)行時(shí)間,根據(jù)目標(biāo)供水溫度控制鍋爐的啟停組合,控制系統(tǒng)可以自動(dòng)故障識(shí)別,精確到1度的溫度設(shè)定,可選遠(yuǎn)程控制面板,多級(jí)控制;可根據(jù)需求熱負(fù)荷自動(dòng)匹配燃?xì)廨斎爰拜敵鰺崃?,最大限度?jié)省能源。
針對(duì)工業(yè)過(guò)程動(dòng)力學(xué)建模中,輸入變量特征集確定困難的問(wèn)題,提出了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的門控循環(huán)單元(GRU)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.該模型可以通過(guò)學(xué)習(xí)自動(dòng)提取輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù)間的時(shí)空特征,簡(jiǎn)化人工智能模型的輸入變量個(gè)數(shù),減少了輸入的冗余信息,降低了建模過(guò)程的難度,并具有較好的精確度和泛化能力.通過(guò)使用某燃煤機(jī)組實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)中與氮氧化物(NOx)排放相關(guān)的數(shù)據(jù)作為模型輸入,建立了基于GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的燃煤鍋爐NOx排放預(yù)測(cè)模型.并分別與傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)和長(zhǎng)短期記憶(LSTM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型比較,驗(yàn)證了GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在工業(yè)過(guò)程動(dòng)力學(xué)建模中的優(yōu)良性能。
某廠1號(hào)鍋爐1000MW超超臨界塔式鍋爐,在投產(chǎn)后一直存在高溫過(guò)熱器和高溫再熱器局部管壁超溫的問(wèn)題,嚴(yán)重限制了主再熱蒸汽溫度的提高,使主蒸汽溫度較設(shè)計(jì)值偏低約10℃,再熱蒸汽溫度偏低約25℃.針對(duì)該問(wèn)題,通過(guò)優(yōu)化運(yùn)行氧量和SOFA風(fēng)的配風(fēng)方式,使主蒸汽溫度提高了10℃,達(dá)到設(shè)計(jì)值要求,再熱蒸汽溫度提高了約15℃,同時(shí)高溫過(guò)熱器和高溫再熱器局部超溫問(wèn)題得到有效控制;受高溫再熱器受熱面的布置和積灰等因素的影響,再熱蒸汽溫度較設(shè)計(jì)值仍偏低約10℃,這需要進(jìn)一步分析研究。
第三看產(chǎn)品銘牌在銘牌上應(yīng)注明生產(chǎn)企業(yè)、檢測(cè)單位的名稱和生產(chǎn)日期,在銘牌的右上角是否有檢測(cè)單位印章,并且,在銘牌上必須注明產(chǎn)品的編號(hào)、重量、容積大小、所承受的*壓力和工作壓力以及水壓測(cè)試的壓力,還須要標(biāo)明該儲(chǔ)氣罐的介質(zhì),在整個(gè)罐體的銘牌正下方必須有產(chǎn)品的鋼印號(hào),而且該鋼印號(hào)和銘牌上的編號(hào)必需一致,如果發(fā)明兩個(gè)編號(hào)不一致,*請(qǐng)不要購(gòu)買。
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