CN110362138A - 一种比对废气处理装置内外湿涵差控制装置及控制白色烟羽的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种比对废气处理装置内外湿涵差控制装置及控制白色烟羽的方法，属于烟气净化领域，包括废气处理装置以及安装在废气处理装置内部的方形深度混合神经网络器，深度混合神经网络器的一端固定安装有喇叭型卷积神经网络器，深度混合神经网络器的另一端固定连接有与卷积神经网络器对称且开口方向相反的喇叭型深度归一化神经网络器。本发明通过废气处理装置上的外湿涵传感器和内湿涵传感器实时同步采集并比对二者的数据集曲线，确定废气处理装置内气体湿涵的变动范围，实现经济合理的冷凝与升温工艺的温度控制，可对工厂烟囱、火力发电排放白色烟羽进行监控，控制废气处理装置的白色烟羽排放。
Description
技术领域
本发明涉及一种装置及控制方法，特别是涉及一种比对废气处理装置内外湿涵差控制装置及控制白色烟羽的方法，属于烟气净化领域。
背景技术
近年来，我国一直致力于保护环境，节能减排，减少大气污染。其中，新版《环境空气质量标准》和分别针对火电、钢铁、水泥、化工行业和非电燃煤锅炉等行业的排放标准是促使各企业实施烟雾处理工程的最有力政策。并行之有效的解决传统的火电、化工等行业废气的排放量的问题，但是，由于视觉问题，群众对于烟冲白烟及其反感，投诉问题不断。导致新的白烟空气污染问题依然困扰着很多企业，随着燃煤电厂超低排放的实施，烟气中的颗粒物、SO2、NOx等污染物等都得到不同程度的有效控制，但由于湿法脱硫后烟气温度较低，饱和湿烟气与环境空气接触并逐步降温的过程中形成绵延几百米乃至数公里的白色烟羽，造成视觉污染，给周围居民生活造成较大困扰；同时高湿环境促进一次污染物的二次转化，并形成逆湿层阻碍污染物的进一步扩散，是局部雾霾形成的来源之一，传统白烟探测的方法主要依靠人工观测或传感器。但由于人力资源有限，成本较高，基于人工观察的方法不能长期快速有效地监测白烟。另一方面，由于环境变化的影响，基于相对湿度采样的烟雾传感器也很可能会出现严重的时滞性，同时也不能完全覆盖检测区域。总体而言，现有的白烟检测方法难以满足需求。
发明内容
本发明的主要目的是为了解决现有技术的不足而提供一种比对废气处理装置内外湿涵差控制装置及控制白色烟羽的方法。
本发明的目的可以通过采用如下技术方案达到：
一种比对废气处理装置内外湿涵差控制装置，包括废气处理装置以及安装在所述废气处理装置内部的方形深度混合神经网络器，所述深度混合神经网络器的一端固定安装有喇叭型卷积神经网络器，所述深度混合神经网络器的另一端固定连接有与所述卷积神经网络器对称且开口方向相反的喇叭型深度归一化神经网络器，所述深度混合神经网络器的内部设有用于确定所述废气处理装置内气体湿涵的变动范围的主机，所述深度混合神经网络器的顶部设有内湿涵传感器，所述内湿涵传感器的一侧设有温度传感器，所述深度混合神经网络器的上方固定安装有加热器，所述深度混合神经网络器的一侧固定安装有冷凝器，所述深度混合神经网络器的另一侧开设有排气口，所述废气处理装置的一端固定安装有外湿涵传感器，所述外湿涵传感器的下方开设有用于所述深度归一化神经网络器进气的第一进气口，所述废气处理装置的另一侧开设有用于所述卷积神经网络器进气的第二进气口。
优选的，所述排气口位于所述废气处理装置的背面，且所述排气口的内部固定安装有用于废气净化的净化网，所述排气口的顶部固定连接有与所述排气口相适应的密封盖。
优选的，所述卷积神经网络器的内部设有第一废气检测器，所述深度归一化神经网络器的内部固定安装有第二废气检测器，所述卷积神经网络器、所述深度归一化神经网络器和所述深度混合神经网络器三者联通。
优选的，所述废气处理装置的正面设有操作面板。
优选的，所述加热器的内部设有均匀分布的电热丝。
优选的，所述冷凝器的另一端开设有出气口，所述冷凝器的内部安装有均匀排布的循环水管。
一种比对废气处理装置内外湿涵差控制装置及控制白色烟羽的方法，该方法包含如下步骤：
步骤1：通过废气处理装置上的所述外湿涵传感器和所述内湿涵传感器实时同步采集数据并比对；
步骤2：将比对数据进行深度归一化神经网络和基于跳连的卷积神经网络通过特征融合的方法组合成深度混合神经网络处理；
步骤3：处理数据用于废气处理装置内外湿涵差检测和控制；
步骤4：确定废气处理装置内气体湿涵的变动范围，实现经济合理的冷凝与升温工艺的温度控制。
步骤5：可对工厂烟囱、火力发电排放白色烟羽进行监控，控制废气处理装置的白色烟羽排放。
优选的，步骤1中所述的废气处理装置上的所述外湿涵传感器和所述内湿涵传感器同步采集数据并比对，形成数据历史变化曲线，便于控制白色烟羽的产生。
优选的，步骤2将比对数据采集归一处理并数据增强算法处理，分步训练并优化深度混合神经网络的参数，控制白色烟羽排放。
优选的，步骤1中每分钟收集p个数据，深度混合神经网络器0≥p≥主机。
本发明的有益技术效果：按照本发明的比对废气处理装置内外湿涵差控制装置内外湿涵差控制白色烟羽的方法，通过废气处理装置上的外湿涵传感器和内湿涵传感器实时同步采集并比对二者的数据集曲线，控制白羽排放，将深度归一化神经网络和一种全新的基于跳连的卷积神经网络通过特征融合的方法组合成深度混合神经网络，所实现的废气处理装置内外湿涵差检测、控制方法，确定废气处理装置内气体湿涵的变动范围，实现经济合理的冷凝与升温工艺的温度控制，可对工厂烟囱、火力发电排放白色烟羽进行监控，控制废气处理装置的白色烟羽排放；将基于深度混合神经网络的比对废气处理装置内外湿涵差控制装置内外湿涵差控制白色烟羽的方法应用于废气处理系统，减少了大量神经网络中的参数，提高了运算速度的同时提升了识别准确率，可对白色烟羽的产生和排放过程进行精确的实时控制，不仅可以显著减少白色烟羽的排放，同时还降低了能耗。
附图说明
图1为按照本发明的比对废气处理装置内外湿涵差控制装置内外湿涵差控制白色烟羽的方法的一优选实施例的整体结构正面示意图；
图2为按照本发明的比对废气处理装置内外湿涵差控制装置内外湿涵差控制白色烟羽的方法的一优选实施例的整体结构立体示意图；
图3为按照本发明的比对废气处理装置内外湿涵差控制装置内外湿涵差控制白色烟羽的方法的一优选实施例的整体结构背面示意图。
图中：1-废气处理装置，2-操作面板，3-外湿涵传感器，4-冷凝器，5-循环水管，6-出气口，7-深度归一化神经网络器，8-加热器，9-电热丝，10-卷积神经网络器，11-内湿涵传感器，12-深度混合神经网络器，13-净化网，14-排气口，15-密封盖，16-第一进气口，17-第二进气口，18-第一废气检测器，19-第二废气检测器，20-主机，21-温度传感器。
具体实施方式
为使本领域技术人员更加清楚和明确本发明的技术方案，下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
实施例一：
如图1-图3所示，本实施例提供的比对废气处理装置内外湿涵差控制装置，包括废气处理装置1以及安装在废气处理装置1内部的方形深度混合神经网络器12，深度混合神经网络器12的一端固定安装有喇叭型卷积神经网络器10，深度混合神经网络器12的另一端固定连接有与卷积神经网络器10对称且开口方向相反的喇叭型深度归一化神经网络器7，深度混合神经网络器12的内部设有用于确定废气处理装置1内气体湿涵的变动范围的主机20，深度混合神经网络器12的顶部设有内湿涵传感器11，内湿涵传感器11的一侧设有温度传感器21，深度混合神经网络器12的上方固定安装有加热器8，深度混合神经网络器12的一侧固定安装有冷凝器4，深度混合神经网络器12的另一侧开设有排气口14，废气处理装置1的一端固定安装有外湿涵传感器3，外湿涵传感器3的下方开设有用于深度归一化神经网络器7进气的第一进气口16，废气处理装置1的另一侧开设有用于卷积神经网络器10进气的第二进气口17，通过废气处理装置1上的外湿涵传感器3和内湿涵传感器11实时同步采集并比对二者的数据集曲线，控制白羽排放，将深度归一化神经网络和一种全新的基于跳连的卷积神经网络通过特征融合的方法组合成深度混合神经网络，所实现的废气处理装置内外湿涵差检测、控制方法，确定废气处理装置1内气体湿涵的变动范围，实现经济合理的冷凝与升温工艺的温度控制，可对工厂烟囱、火力发电排放白色烟羽进行监控，控制废气处理装置的白色烟羽排放；将基于深度混合神经网络的比对废气处理装置内外湿涵差控制装置内外湿涵差控制白色烟羽的方法应用于废气处理系统，减少了大量神经网络中的参数，提高了运算速度的同时提升了识别准确率，可对白色烟羽的产生和排放过程进行精确的实时控制，不仅可以显著减少白色烟羽的排放，同时还降低了能耗。
在本实施例中，如图1和图2所示，排气口14位于废气处理装置1的背面，且排气口14的内部固定安装有用于废气净化的净化网13，排气口14的顶部固定连接有与排气口14相适应的密封盖15，卷积神经网络器10的内部设有第一废气检测器18，深度归一化神经网络器7的内部固定安装有第二废气检测器19，卷积神经网络器10、深度归一化神经网络器7和深度混合神经网络器12三者联通废气处理装置1的正面设有操作面板2，加热器8的内部设有均匀分布的电热丝9，冷凝器4的另一端开设有出气口6，冷凝器4的内部安装有均匀排布的循环水管5，卷积神经网络器10的内部产生卷积神经网络，深度归一化神经网络器7的内部产生深度归一化神经网络，深度混合神经网络器12的内部产生深度混合神经网络，温度传感器21的检测废气处理装置1内部温度的高地，并将温度信息传递给操作面板2，便于根据实时温度调节加热器8和冷凝器4，设有密封盖15便于将排气口14进行密封，防止废气漏出，第一废气检测器18为卷积神经网络提供检测信息，第二废气检测器19为深度归一化神经网络提供检测信息，深度混合神经网络器12的两端为无挡板，使深度归一化神经网络器7、深度混合神经网络器12和卷积神经网络器10三者联通。
一种比对废气处理装置内外湿涵差控制装置及控制白色烟羽的方法，该方法包含如下步骤：步骤1：通过废气处理装置1上的外湿涵传感器3和内湿涵传感器11实时同步采集数据并比对；步骤2：将比对数据进行深度归一化神经网络和基于跳连的卷积神经网络通过特征融合的方法组合成深度混合神经网络处理；步骤3：处理数据用于废气处理装置内外湿涵差检测和控制；步骤4：确定废气处理装置1内气体湿涵的变动范围，实现经济合理的冷凝与升温工艺的温度控制；步骤5：可对工厂烟囱、火力发电排放白色烟羽进行监控，控制废气处理装置的白色烟羽排放。
步骤1中的废气处理装置上的外湿涵传感器3和内湿涵传感器11同步采集数据并比对，形成数据历史变化曲线，便于控制白色烟羽的产生，步骤2将比对数据采集归一处理并数据增强算法处理，分步训练并优化深度混合神经网络的参数，控制白色烟羽排放，步骤1中每分钟收集p个数据，深度混合神经网络器120≥p≥主机20。
综上所述，在本实施例中，按照本实施例的比对废气处理装置内外湿涵差控制装置内外湿涵差控制白色烟羽的方法，通过废气处理装置1上的外湿涵传感器3和内湿涵传感器11实时同步采集并比对二者的数据集曲线，控制白羽排放，将深度归一化神经网络和一种全新的基于跳连的卷积神经网络通过特征融合的方法组合成深度混合神经网络，所实现的废气处理装置内外湿涵差检测、控制方法，确定废气处理装置1内气体湿涵的变动范围，实现经济合理的冷凝与升温工艺的温度控制，可对工厂烟囱、火力发电排放白色烟羽进行监控，控制废气处理装置的白色烟羽排放；将基于深度混合神经网络的比对废气处理装置内外湿涵差控制装置内外湿涵差控制白色烟羽的方法应用于废气处理系统，减少了大量神经网络中的参数，提高了运算速度的同时提升了识别准确率，可对白色烟羽的产生和排放过程进行精确的实时控制，不仅可以显著减少白色烟羽的排放，同时还降低了能耗，深度归一化神经网络器7的内部产生深度归一化神经网络，深度混合神经网络器12的内部产生深度混合神经网络，温度传感器21的检测废气处理装置1内部温度的高地，并将温度信息传递给操作面板2，便于根据实时温度调节加热器8和冷凝器4，设有密封盖15便于将排气口14进行密封，防止废气漏出，第一废气检测器18为卷积神经网络提供检测信息，第二废气检测器19为深度归一化神经网络提供检测信息，深度混合神经网络器12的两端为无挡板，使深度归一化神经网络器7、深度混合神经网络器12和卷积神经网络器10三者联通。
以上所述，仅为本发明进一步的实施例，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明所公开的范围内，根据本发明的技术方案及其构思加以等同替换或改变，都属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种比对废气处理装置内外湿涵差控制装置，其特征在于，包括废气处理装置(1)以及安装在所述废气处理装置(1)内部的方形深度混合神经网络器(12)，所述深度混合神经网络器(12)的一端固定安装有喇叭型卷积神经网络器(10)，所述深度混合神经网络器(12)的另一端固定连接有与所述卷积神经网络器(10)对称且开口方向相反的喇叭型深度归一化神经网络器(7)，所述深度混合神经网络器(12)的内部设有用于确定所述废气处理装置(1)内气体湿涵的变动范围的主机(20)，所述深度混合神经网络器(12)的顶部设有内湿涵传感器(11)，所述内湿涵传感器(11)的一侧设有温度传感器(21)，所述深度混合神经网络器(12)的上方固定安装有加热器(8)，所述深度混合神经网络器(12)的一侧固定安装有冷凝器(4)，所述深度混合神经网络器(12)的另一侧开设有排气口(14)，所述废气处理装置(1)的一端固定安装有外湿涵传感器(3)，所述外湿涵传感器(3)的下方开设有用于所述深度归一化神经网络器(7)进气的第一进气口(16)，所述废气处理装置(1)的另一侧开设有用于所述卷积神经网络器(10)进气的第二进气口(17)。
2.如权利要求1所述的一种比对废气处理装置内外湿涵差控制装置，其特征在于，所述排气口(14)位于所述废气处理装置(1)的背面，且所述排气口(14)的内部固定安装有用于废气净化的净化网(13)，所述排气口(14)的顶部固定连接有与所述排气口(14)相适应的密封盖(15)。
3.如权利要求1所述的一种比对废气处理装置内外湿涵差控制装置，其特征在于，所述卷积神经网络器(10)的内部设有第一废气检测器(18)，所述深度归一化神经网络器(7)的内部固定安装有第二废气检测器(19)，所述卷积神经网络器(10)、所述深度归一化神经网络器(7)和所述深度混合神经网络器(12)三者联通。
4.如权利要求1所述的一种比对废气处理装置内外湿涵差控制装置，其特征在于，所述废气处理装置(1)的正面设有操作面板(2)。
5.如权利要求1所述的一种比对废气处理装置内外湿涵差控制装置，其特征在于，所述加热器(8)的内部设有均匀分布的电热丝(9)。
6.如权利要求1所述的一种比对废气处理装置内外湿涵差控制装置，其特征在于，所述冷凝器(4)的另一端开设有出气口(6)，所述冷凝器(4)的内部安装有均匀排布的循环水管(5)。
7.一种如权利要求1-6所述的比对废气处理装置内外湿涵差控制装置及控制白色烟羽的方法，其特征在于，该方法包含如下步骤：
步骤1：通过废气处理装置(1)上的所述外湿涵传感器(3)和所述内湿涵传感器(11)实时同步采集数据并比对；
步骤2：将比对数据进行深度归一化神经网络和基于跳连的卷积神经网络通过特征融合的方法组合成深度混合神经网络处理；
步骤3：处理数据用于废气处理装置内外湿涵差检测和控制；
步骤4：确定废气处理装置(1)内气体湿涵的变动范围，实现经济合理的冷凝与升温工艺的温度控制。
步骤5：可对工厂烟囱、火力发电排放白色烟羽进行监控，控制废气处理装置的白色烟羽排放。
8.如权利要求7所述一种比对废气处理装置内外湿涵差控制装置及控制白色烟羽的方法，其特征在于，步骤1中所述的废气处理装置上的所述外湿涵传感器(3)和所述内湿涵传感器(11)同步采集数据并比对，形成数据历史变化曲线，便于控制白色烟羽的产生。
9.如权利要求7所述一种比对废气处理装置内外湿涵差控制装置及控制白色烟羽的方法，其特征在于，步骤2将比对数据采集归一处理并数据增强算法处理，分步训练并优化深度混合神经网络的参数，控制白色烟羽排放。
10.如权利要求7所述一种比对废气处理装置内外湿涵差控制装置及控制白色烟羽的方法，其特征在于，步骤1中每分钟收集p个数据，深度混合神经网络器(12)0≥p≥主机(20)。
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Citations (10)
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|---|---|---|---|---|
| JP2013087988A (ja) * | 2011-10-14 | 2013-05-13 | Mitsubishi Heavy Industries Environmental & Chemical Engineering Co Ltd | 白煙防止方法、及びこれを実現する装置 |
| KR20140007558A (ko) * | 2012-07-09 | 2014-01-20 | (주)대일아쿠아 | 냉각수 열교환-증발수 응축회수 방식의 복합기를 이용한 백연저감 및 증발수 회수 장치 및 방법 |
| KR101450660B1 (ko) * | 2014-07-10 | 2014-10-15 | 지이큐솔루션 주식회사 | 백연 저감 시스템 및 백연 저감 방법 |
| CN107166416A (zh) * | 2017-06-26 | 2017-09-15 | 西安交通大学 | 一种燃气工业锅炉节能与烟气深度净化一体化处理系统及方法 |
| CN108465340A (zh) * | 2018-05-13 | 2018-08-31 | 中国大唐集团科学技术研究院有限公司华中分公司 | 白色烟羽消除装置及方法 |
| CN108679638A (zh) * | 2018-05-29 | 2018-10-19 | 上海电力学院 | 一种冷凝-再热一体化烟羽消白系统 |
| CN109189130A (zh) * | 2018-10-18 | 2019-01-11 | 南京工业大学 | 一种利用控制线进行调节湿法脱硫后烟气白色烟羽的方法 |
| CN109240240A (zh) * | 2018-10-18 | 2019-01-18 | 南京工业大学 | 一种确定湿法脱硫后烟气白色烟羽控制线的方法 |
| CN209213899U (zh) * | 2018-07-19 | 2019-08-06 | 成都易态科技有限公司 | 无白烟羽烟气脱硫系统 |
| CN210090999U (zh) * | 2019-08-13 | 2020-02-18 | 广州市天工开物科技有限公司 | 一种比对废气处理装置内外湿涵差控制装置 |
-
2019
- 2019-08-13 CN CN201910745815.5A patent/CN110362138B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013087988A (ja) * | 2011-10-14 | 2013-05-13 | Mitsubishi Heavy Industries Environmental & Chemical Engineering Co Ltd | 白煙防止方法、及びこれを実現する装置 |
| KR20140007558A (ko) * | 2012-07-09 | 2014-01-20 | (주)대일아쿠아 | 냉각수 열교환-증발수 응축회수 방식의 복합기를 이용한 백연저감 및 증발수 회수 장치 및 방법 |
| KR101450660B1 (ko) * | 2014-07-10 | 2014-10-15 | 지이큐솔루션 주식회사 | 백연 저감 시스템 및 백연 저감 방법 |
| CN107166416A (zh) * | 2017-06-26 | 2017-09-15 | 西安交通大学 | 一种燃气工业锅炉节能与烟气深度净化一体化处理系统及方法 |
| CN108465340A (zh) * | 2018-05-13 | 2018-08-31 | 中国大唐集团科学技术研究院有限公司华中分公司 | 白色烟羽消除装置及方法 |
| CN108679638A (zh) * | 2018-05-29 | 2018-10-19 | 上海电力学院 | 一种冷凝-再热一体化烟羽消白系统 |
| CN209213899U (zh) * | 2018-07-19 | 2019-08-06 | 成都易态科技有限公司 | 无白烟羽烟气脱硫系统 |
| CN109189130A (zh) * | 2018-10-18 | 2019-01-11 | 南京工业大学 | 一种利用控制线进行调节湿法脱硫后烟气白色烟羽的方法 |
| CN109240240A (zh) * | 2018-10-18 | 2019-01-18 | 南京工业大学 | 一种确定湿法脱硫后烟气白色烟羽控制线的方法 |
| CN210090999U (zh) * | 2019-08-13 | 2020-02-18 | 广州市天工开物科技有限公司 | 一种比对废气处理装置内外湿涵差控制装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 郭燕蕾等: "《工业烘干设备废气的热能利用及治理工艺分析》", 《福建轻纺》, no. 12, pages 51 - 54 * |
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