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公开(公告)号：CN114152033B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202111487728.8
申请日：2021-12-07
申请人： 国能生物发电集团有限公司 , 华北电力大学
摘要： 本发明公开一种生物质干燥设备，包括：塔体、盘管加热器、电厂冷却水循环管道和阳光导入系统。塔体具有干燥腔。盘管加热器位于所述干燥腔内，所述盘管加热器连接于所述水源式热泵。电厂冷却水循环管道连接于所述水源式热泵。阳光导入系统设置于所述塔体上，所述阳光导入系统用于将照射于塔体表面的光线导入干燥腔内。本申请的生物质干燥设备以生物质发电厂循环冷却水余热和太阳能耦合的形式实现生物质的干燥，充分利用了电厂区域范围内的资源，提高了能源的综合利用效率。
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公开(公告)号：CN112861413A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201911181211.9
申请日：2019-11-27
申请人： 国能生物发电集团有限公司 , 华北电力大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/04 , G06K9/62 , G01N21/359 , G06F111/10
摘要： 本发明公开一种基于近红外光谱主成分和神经网络的生物质水分含量测量与建模方法，采用定量分析方法依据标准(如：国家标准GB/T 28733‑2012《固体生物质燃料全水分测量方法》)对生物质水分含量进行测量，获得生物质水分含量测量值，采用近红外光谱仪测量生物质样本的近红外光谱；测量近红外数据采集时的环境温度、压力、红外传感器探头距离样品的距离、环境光强度等状态参数；对获得的光谱数据进行基线漂移，光滑去噪等预处理；将生物质近红外光谱以及环境相关状态参数与水分含量测量值关联，构建预测模型。本方法对生物质样本无破坏，充分考虑测量环境造成的影响，可实现快速检测、在线测量生物质中的水分含量。
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公开(公告)号：CN115700350A
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202110803521.0
申请日：2021-07-16
申请人： 国能生物发电集团有限公司 , 华北电力大学
摘要： 本发明公开了一种基于场指纹法的水冷壁腐蚀的阵列式测量方法，该方法适用于电厂水冷壁管排或多根管道腐蚀的阵列式无损测量。本发明提出的阵列式测量方法，具体是将水冷壁管排的背热面的鳍片位置处焊接不锈钢螺钉，并将它们作为电压测量电极和电流源输入流出电极，进而形成一个电极阵列。阵列式测量方法的原理是将电压电极在水冷壁待测区域布置成一个阵列，对水冷壁施加一个恒定的激励电流源，形成一个电场，由于水冷壁发生腐蚀时，它的局部电阻会发生变化，再基于欧姆定理，通过比较腐蚀前后的电压变化量，来检测由于腐蚀引起的水冷壁减薄。本发明有很高的灵敏度和精确度，可在早期探测到腐蚀减薄的趋势，从而可在腐蚀损害发生前优化预防措施。
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公开(公告)号：CN114152033A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111487728.8
申请日：2021-12-07
申请人： 国能生物发电集团有限公司 , 华北电力大学
摘要： 本发明公开一种生物质干燥设备，包括：塔体、盘管加热器、电厂冷却水循环管道和阳光导入系统。塔体具有干燥腔。盘管加热器位于所述干燥腔内，所述盘管加热器连接于所述水源式热泵。电厂冷却水循环管道连接于所述水源式热泵。阳光导入系统设置于所述塔体上，所述阳光导入系统用于将照射于塔体表面的光线导入干燥腔内。本申请的生物质干燥设备以生物质发电厂循环冷却水余热和太阳能耦合的形式实现生物质的干燥，充分利用了电厂区域范围内的资源，提高了能源的综合利用效率。
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公开(公告)号：CN112861416A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201911186883.9
申请日：2019-11-27
申请人： 国能生物发电集团有限公司 , 华北电力大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/04 , G06K9/62 , G01N21/359 , G06F111/10
摘要： 本发明公开一种基于近红外光谱主成分和神经网络的生物质固定碳含量测量与建模方法，采用定量分析方法依据标准(如：国家标准GB/T 28731‑2012《固体生物质燃料工业分析方法》)对生物质固定碳含量进行测量，获得生物质固定碳含量测量值，采用近红外光谱仪测量生物质样本的近红外光谱；测量近红外数据采集时的环境温度、压力、红外传感器探头距离样品的距离、环境光强度等状态参数；对获得的光谱数据进行基线漂移，光滑去噪等预处理；将生物质近红外光谱以及环境相关状态参数与固定碳含量测量值关联，构建预测模型。本方法对生物质样本无破坏，充分考虑测量环境造成的影响，可实现快速检测、在线测量生物质中的固定碳含量。
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公开(公告)号：CN112861415A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201911182243.0
申请日：2019-11-27
申请人： 国能生物发电集团有限公司 , 华北电力大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/04 , G06K9/62 , G01N21/359 , G06F111/10
摘要： 本发明公开一种基于近红外光谱主成分和神经网络的生物质灰分含量测量与建模方法，采用定量分析方法依据标准(如：国家标准GB/T 30725‑2014《固体生物质燃料灰成分测定方法》)对生物质灰分含量进行测量，获得生物质灰分含量测量值，采用近红外光谱仪测量生物质样本的近红外光谱；测量近红外数据采集时的环境温度、压力、红外传感器探头距离样品的距离、环境光强度等状态参数；对获得的光谱数据进行基线漂移，光滑去噪等预处理；将生物质近红外光谱以及环境相关状态参数与灰分含量测量值关联，构建预测模型。本方法对生物质样本无破坏，充分考虑测量环境造成的影响，可实现快速检测、在线测量生物质中的灰分含量。
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公开(公告)号：CN112861412A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201911181188.3
申请日：2019-11-27
申请人： 国能生物发电集团有限公司 , 华北电力大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/04 , G06K9/62 , G01N21/359 , G06F111/10
摘要： 本发明公开一种基于近红外光谱主成分和神经网络的生物质挥发分含量测量与建模方法，采用定量分析方法依据标准(如：国家标准GB/T 28731‑2012《固体生物质燃料工业分析方法》)对生物质挥发分含量进行测量，获得生物质挥发分含量测量值，采用近红外光谱仪测量生物质样本的近红外光谱；测量近红外数据采集时的环境温度、压力、红外传感器探头距离样品的距离、环境光强度等状态参数；对获得的光谱数据进行基线漂移，光滑去噪等预处理；将生物质近红外光谱以及环境相关状态参数与挥发分含量测量值关联，构建预测模型。本方法对生物质样本无破坏，充分考虑测量环境造成的影响，可实现快速检测、在线测量生物质中的挥发分含量。
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公开(公告)号：CN112861411A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201911181178.X
申请日：2019-11-27
申请人： 国能生物发电集团有限公司 , 华北电力大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/04 , G06K9/62 , G01N21/359 , G06F111/10
摘要： 本发明公开一种基于近红外光谱主成分和神经网络的生物质钠含量测量与建模方法，采用定量分析方法依据标准(如：国家标准GB/T 30725‑2014《固体生物质燃料灰成份测定方法》)对生物质钠含量进行测量，获得生物质钠含量测量值，采用近红外光谱仪测量生物质样本的近红外光谱；测量近红外数据采集时的环境温度、压力、红外传感器探头距离样品的距离、环境光强度等状态参数；对获得的光谱数据进行基线漂移，光滑去噪等预处理；将生物质近红外光谱以及环境相关状态参数与钠含量测量值关联，构建预测模型。本方法对生物质样本无破坏，充分考虑测量环境造成的影响，可实现快速检测、在线测量生物质中的钠含量。
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公开(公告)号：CN112861299A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201911182491.5
申请日：2019-11-27
申请人： 国能生物发电集团有限公司 , 华北电力大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/10
摘要： 本发明公开了一种基于红外光谱主成分和神经网络的生物质氯含量测量与建模方法，主要包括以下步骤：(1)生物质红外光谱数据的获取及预处理；(2)记录红外光谱数据采集时的环境状态参数；(3)依据国家或行业标准测得生物质样本的氯含量测量值数据；(4)对红外光谱数据和氯含量测量值做两两相关性计算；(5)采用主成分分析的方法对数据降维；(6)以主成分数据和环境状态参数为输入，氯含量测量值为输出，建立神经网络模型，使用训练集进行训练至误差小于0.1％；(7)输入验证集数据，模型计算获得氯含量数据，与测量值数据比较，得出预测偏差。该方法无需破碎或接触生物质，是一种可以实现在线测量、充分考虑测量环境影响、非接触式快速测量方法。
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公开(公告)号：CN112858205A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201911182295.8
申请日：2019-11-27
申请人： 国能生物发电集团有限公司 , 华北电力大学
IPC分类号： G01N21/3504 , G06K9/62 , G06F30/27
摘要： 本发明公开了一种基于红外光谱主成分和神经网络的生物质氢含量测量与建模方法，主要包括以下步骤：(1)生物质红外光谱数据的获取及预处理；(2)记录红外光谱数据采集时的环境状态参数；(3)依据国家或行业标准测得生物质样本的氢含量测量值数据；(4)对红外光谱数据和氢含量测量值做两两相关性计算；(5)采用主成分分析的方法对数据降维；(6)以主成分数据和环境状态参数为输入，氢含量测量值为输出，建立神经网络模型，使用训练集进行训练至误差小于0.1％；(7)输入验证集数据，模型计算获得氢含量数据，与测量值数据比较，得出预测偏差。该方法无需破碎或接触生物质，是一种可以实现在线测量、充分考虑测量环境影响、非接触式快速测量方法。
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