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燃煤电厂冷渣器冷却水回水精细化智能控制研究
1
作者
张赛君
《煤炭科技》
2025年第1期136-140,共5页
徐州某燃煤电厂由于循环流化床机组冷渣器回水温度较低,导致6号低压加热器入口温度低于设计值,造成该低压加热器危急疏水直排凝汽器部分工况下水位高频繁解列和冷渣器冷却水量无法有效控制等问题。针对出现的问题,结合实际工况进行研究...
徐州某燃煤电厂由于循环流化床机组冷渣器回水温度较低,导致6号低压加热器入口温度低于设计值,造成该低压加热器危急疏水直排凝汽器部分工况下水位高频繁解列和冷渣器冷却水量无法有效控制等问题。针对出现的问题,结合实际工况进行研究分析,对冷渣器回水进行了新增电动调节门、更换孔板流量计等优化改造,实现了冷渣器冷却水回水温度、水量等参数的精细化智能控制。
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关键词
循环流化床
冷渣器
冷却水回水
精细化
智能
控制
煤耗率
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职称材料
人工智能科学在软土地下工程施工变形预测与控制中的应用实践——理论基础、方法实施、精细化智能管理(示例)
被引量：
32
2
作者
孙钧
温海洋
《隧道建设（中英文）》
北大核心
2020年第1期1-8,共8页
首先,介绍了基于人工神经网络的智能预测方法(多步滚动预测)和基于智能模糊逻辑法则的施工变形控制方法对策;其次,介绍了基坑施工和盾构掘进施工变形智能预测与控制案例。经过应用实践,认为智能方法的优点是:对于结构变形位移和周边地...
首先,介绍了基于人工神经网络的智能预测方法(多步滚动预测)和基于智能模糊逻辑法则的施工变形控制方法对策;其次,介绍了基坑施工和盾构掘进施工变形智能预测与控制案例。经过应用实践,认为智能方法的优点是:对于结构变形位移和周边地表沉降/隆起,智能方法所得的预测值(3~5 d)与其相应实测值的精度偏差一般为5%~10%;不只是可以了解到当天已发生的信息,还可预见3~5 d将要发生的变形位移和沉降/隆起等的预测定量值;在施工变形达到超限阈值前,采用智能模糊逻辑控制法则作处理,通过调整相应的施工技术参数,即可使后续变形始终处于允许的限值之内,而无需附加额外的巨大花费,节约造价,节省工期,还可实现远程、无线、视频监控。在探讨地铁施工变形智能预测与控制的基础上,开发了盾构掘进施工中工程周边地表沉降/隆起变形的多媒体三维动态可视化仿真程序软件,研制了盾构掘进施工计算机智能管理系统。目前,上海隧道工程有限公司已在上海市沿江通道盾构施工中进行试验性应用,取得了良好的技术效益。最后,对人工智能科学发展的前景及存在的一些问题进行了探讨。
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关键词
人工
智能
神经网络
机器学习
轨道交通/地铁
地下车站深大基坑
盾构法区间隧道
施工技术参数
施工变形
智能
预测
智能
模糊逻辑控制
精细化
智能
技术管理
5G网络系统
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职称材料
大石峡特高面板砂砾石坝高质量建设与实践创新
3
作者
李江
王峰
《中国水利》
2025年第4期26-33,共8页
新疆大石峡水利枢纽工程挡水建筑物为高247 m的面板砂砾石坝,在当前同类坝型中坝高居世界第一,同时具有工程场址处狭窄河谷、边坡陡峭、地震活动频繁且基本烈度高以及施工环境气候冷热风干、河流来水泥沙含量高的特点,工程规模宏大,坝...
新疆大石峡水利枢纽工程挡水建筑物为高247 m的面板砂砾石坝,在当前同类坝型中坝高居世界第一,同时具有工程场址处狭窄河谷、边坡陡峭、地震活动频繁且基本烈度高以及施工环境气候冷热风干、河流来水泥沙含量高的特点,工程规模宏大,坝高超出规范与设计经验范围,建设周期短、填筑强度高。为高质量完成大石峡大坝分区填筑及面板分期浇筑,减少坝体沉降变形,防止面板混凝土开裂,基于大石峡大坝填筑规划与节点,针对工程建设中的挑战与难题,引入智能化管理、数字化施工理念,建设研发基于“BIM+GIS+IoT”等多技术融合的大石峡工程建设智慧管理云平台,实现了水库大坝智能精细化系统建设与运用。结果表明:施工中,大坝坝料及填筑施工全过程采用智能精细化控制系统,形成采料、运输、摊铺、碾压、质检、监测紧密相扣的一条龙管理模式,实现对施工过程和主要参数的监控以及质量全记录、过程可追溯,保障大坝施工高标准、高强度、安全优质、规范有序。其实践创新为工程建设运行稳定提供了重要技术支撑。
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关键词
大石峡工程
特高面板砂砾石坝
高质量
智能精细化
数字化施工
智慧管理
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职称材料
题名
燃煤电厂冷渣器冷却水回水精细化智能控制研究
1
作者
张赛君
机构
江苏徐矿综合利用发电有限公司
出处
《煤炭科技》
2025年第1期136-140,共5页
文摘
徐州某燃煤电厂由于循环流化床机组冷渣器回水温度较低,导致6号低压加热器入口温度低于设计值,造成该低压加热器危急疏水直排凝汽器部分工况下水位高频繁解列和冷渣器冷却水量无法有效控制等问题。针对出现的问题,结合实际工况进行研究分析,对冷渣器回水进行了新增电动调节门、更换孔板流量计等优化改造,实现了冷渣器冷却水回水温度、水量等参数的精细化智能控制。
关键词
循环流化床
冷渣器
冷却水回水
精细化
智能
控制
煤耗率
Keywords
circulating fluidized bed
slag cooler
return water of cooling water
fine intelligent control
coal consumption rate
分类号
TM621 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
人工智能科学在软土地下工程施工变形预测与控制中的应用实践——理论基础、方法实施、精细化智能管理(示例)
被引量：
32
2
作者
孙钧
温海洋
机构
同济大学隧道及地下工程研究所
上海市隧道(股份)集团公司院士工作室
出处
《隧道建设（中英文）》
北大核心
2020年第1期1-8,共8页
文摘
首先,介绍了基于人工神经网络的智能预测方法(多步滚动预测)和基于智能模糊逻辑法则的施工变形控制方法对策;其次,介绍了基坑施工和盾构掘进施工变形智能预测与控制案例。经过应用实践,认为智能方法的优点是:对于结构变形位移和周边地表沉降/隆起,智能方法所得的预测值(3~5 d)与其相应实测值的精度偏差一般为5%~10%;不只是可以了解到当天已发生的信息,还可预见3~5 d将要发生的变形位移和沉降/隆起等的预测定量值;在施工变形达到超限阈值前,采用智能模糊逻辑控制法则作处理,通过调整相应的施工技术参数,即可使后续变形始终处于允许的限值之内,而无需附加额外的巨大花费,节约造价,节省工期,还可实现远程、无线、视频监控。在探讨地铁施工变形智能预测与控制的基础上,开发了盾构掘进施工中工程周边地表沉降/隆起变形的多媒体三维动态可视化仿真程序软件,研制了盾构掘进施工计算机智能管理系统。目前,上海隧道工程有限公司已在上海市沿江通道盾构施工中进行试验性应用,取得了良好的技术效益。最后,对人工智能科学发展的前景及存在的一些问题进行了探讨。
关键词
人工
智能
神经网络
机器学习
轨道交通/地铁
地下车站深大基坑
盾构法区间隧道
施工技术参数
施工变形
智能
预测
智能
模糊逻辑控制
精细化
智能
技术管理
5G网络系统
Keywords
artificial intelligence
neural network
machine learning
rail transit/metro
deep and large foundation pit of underground station
shield tunnel
construction technical parameters
construction deformation intelligent prediction
intelligent fuzzy logic control
fine intelligent technical management
5G network system
分类号
U459.2 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
大石峡特高面板砂砾石坝高质量建设与实践创新
3
作者
李江
王峰
机构
新疆塔里木河流域管理局
出处
《中国水利》
2025年第4期26-33,共8页
基金
国家自然科学基金项目(52171272)
国家自然科学基金新疆联合基金(U2003204)
新疆维吾尔自治区财政厅专项课题研究(403-1005-YBN-FT6I)。
文摘
新疆大石峡水利枢纽工程挡水建筑物为高247 m的面板砂砾石坝,在当前同类坝型中坝高居世界第一,同时具有工程场址处狭窄河谷、边坡陡峭、地震活动频繁且基本烈度高以及施工环境气候冷热风干、河流来水泥沙含量高的特点,工程规模宏大,坝高超出规范与设计经验范围,建设周期短、填筑强度高。为高质量完成大石峡大坝分区填筑及面板分期浇筑,减少坝体沉降变形,防止面板混凝土开裂,基于大石峡大坝填筑规划与节点,针对工程建设中的挑战与难题,引入智能化管理、数字化施工理念,建设研发基于“BIM+GIS+IoT”等多技术融合的大石峡工程建设智慧管理云平台,实现了水库大坝智能精细化系统建设与运用。结果表明:施工中,大坝坝料及填筑施工全过程采用智能精细化控制系统,形成采料、运输、摊铺、碾压、质检、监测紧密相扣的一条龙管理模式,实现对施工过程和主要参数的监控以及质量全记录、过程可追溯,保障大坝施工高标准、高强度、安全优质、规范有序。其实践创新为工程建设运行稳定提供了重要技术支撑。
关键词
大石峡工程
特高面板砂砾石坝
高质量
智能精细化
数字化施工
智慧管理
Keywords
the Dashixia Project
ultra-high faced gravel dam
high-quality
intelligent refinement
digitalized construction
intelligent management
分类号
TV52 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
燃煤电厂冷渣器冷却水回水精细化智能控制研究
张赛君
《煤炭科技》
2025
0
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职称材料
2
人工智能科学在软土地下工程施工变形预测与控制中的应用实践——理论基础、方法实施、精细化智能管理(示例)
孙钧
温海洋
《隧道建设（中英文）》
北大核心
2020
32
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下载PDF
职称材料
3
大石峡特高面板砂砾石坝高质量建设与实践创新
李江
王峰
《中国水利》
2025
0
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职称材料
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