数据挖掘与工业锅炉减排技术解析

### 数据挖掘与工业锅炉减排技术解析 #### 基于粗糙集的新型数据挖掘方法 在数据挖掘领域，一种结合粗糙集理论和BP神经网络的算法展现出独特优势。该算法流程包含多个关键步骤： 1. **训练数据集选择**： - 若已获取最小属性集，按成本选择训练数据集。 - 若未获取，使用最高成本4和约简属性计算训练样本数据。若计算结果小于约简量，返回步骤3；否则，依据定义和成本函数选择训练数据。 2. **神经网络设计与训练**：利用训练数据设计神经网络，并对这些训练数据样本进行训练。 3. **结果输出**：输出最终结果。 下面通过汽车数据表来具体说明该算法的应用。决策属性为“Make - model”，其余为条件属性。运用粗糙集对冗余属性进行约简，得到如下表格： | 表格 | 说明 | | ---- | ---- | | 表2 | 原始汽车数据表，包含车牌、品牌型号、颜色、气缸数等多列信息。 | | 表3 | 经过粗糙集约简冗余属性后的数据表，删除了部分属性。 | | 表4 | 对表3进行数据约简，考虑用户要求（属性约简集必须包含排量和重量）后得到的数据表。 | | 表5 | 训练样本并输出的最终结果表。 | 构建的神经网络结构为：4个输入神经元、3个输出神经元，隐藏层有4个神经元。根据网络结构和成本系数，训练样本数量为4×2×（4×4 + 4×3） = 224。通过对这些样本的训练，最终输出结果如表格5所示。 该算法在大数据仓库挖掘过程中优势明显，能克服噪声对数据感知的影响，删除冗余数据，提供更清晰的训练数据，减小网络规模，提高挖掘效率。成本函数的提出不仅解决了训练数据与挖掘精度的关系，还为从粗糙集到神经网络的转换提供了指导。不过，该算法不适用于小规模数据挖掘。 mermaid格式流程图如下： ```mermaid graph LR A[开始] --> B{是否获取最小属性集} B -- 是 --> C[按成本选训练数据集] B -- 否 --> D[用最高成本和约简属性算训练样本数据] D --> E{计算结果 < 约简量} E -- 是 --> F[返回步骤3] E -- 否 --> G[按定义和成本函数选训练数据] C --> H[设计神经网络并训练] G --> H H --> I[输出最终结果] I --> J[结束] ``` #### 工业锅炉通过循环烟气降低NOx排放的技术经济分析 在我国，工业锅炉数量庞大，煤炭是主要燃料，主要类型为低功率层燃炉。据估算，在用各类锅炉数量超50万台，其中60％以上是0.5 - 75T/h的链条锅炉，年耗煤量达350Mt。每1000千克煤可产生7.4千克NOx，因此每年工业锅炉排放的NOx量高达2600万吨。尽管我国尚无工业锅炉NOx排放标准，但排放量相当可观且逐年增加，降低工业锅炉NOx排放对减少空气污染至关重要。 降低工业锅炉NOx排放是一项复杂技术，有多种控制方法。“选择性催化燃烧SCR”技术降NOx效果最佳，但投资和运行成本极高，许多中小企业难以承受。从经济和技术角度考虑，循环烟气技术成为降低NOx排放的可行选择。以下是不同低NOx控制技术的综合比较： | 评估指标 | 工艺方案 | 技术成熟度 | 工艺难度 | 场地面积 | 初始投资 | 运行成本 | NOx减排量 | 燃料分级 | | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | | | 燃料分级 | 成熟 | 复杂 | 稍大 | 分级设备（大） | 忽略 | 30 - 40 | 是 | |