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国内刊号：11-2223/N
国际刊号：1000-0054
发布日期:
作者：孙继昊, 宋颖, 石云姣, 赵宁波, 郑洪涛
单位：哈尔滨工程大学 动力与能源工程学院, 哈尔滨 150001
关键词：燃料与燃烧,排放预测,污染物生成特性,神经网络
基金：国家科技重大专项项目(Y2019-I-0022-0021,2017-III-0006-0031)
针对天然气燃气轮机污染物预测难度大的问题,该文基于数值模拟方法研究了燃烧室头部旋流数、分级面积比、分级轴向距离等典型因素对污染物生成的影响,在此基础上提出了基于神经网络的燃气轮机污染物预测模型。研究结果表明：头部旋流数、分级面积比增大会导致燃烧室内部最高温度升高,NOx排放增多,而CO排放无明显变化;所构建的神经网络预测模型预测结果与数值模拟结果吻合,其中预测NOx平均误差为4.58%,CO平均误差为0.97%,证实了神经网络模型预测燃气轮机污染物排放可行且准确。
来源：2023年第4期
《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部
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