Combustion efficiency optimization and virtual testing: a data-mining approach

Kusiak A.; Zhe Song

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Combustion efficiency optimization and virtual testing: a data-mining approach

机译：燃烧效率优化和虚拟测试：一种数据挖掘方法

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In this paper, a data-mining approach is applied to optimize combustion efficiency of a coal-fired boiler. The combustion process is complex, nonlinear, and nonstationary. A virtual testing procedure is developed to validate the results produced by the optimization methods. The developed procedure quantifies improvements in the combustion efficiency without performing live testing, which is expensive and time consuming. The ideas introduced in this paper are illustrated with an industrial case study.

机译：本文采用数据挖掘的方法来优化燃煤锅炉的燃烧效率。燃烧过程复杂，非线性且不稳定。开发了虚拟测试程序来验证优化方法产生的结果。所开发的程序无需进行实时测试即可量化燃烧效率的提高，这既昂贵又费时。本文所介绍的思想通过工业案例研究得以说明。

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来源
《IEEE transactions on industrial informatics》 |2006年第3期|p.176-184|共9页
作者
Kusiak A.; Zhe Song;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类无线电电子学、电信技术;
关键词
boilers; combustion synthesis; control engineering computing; data mining; machine testing; coal-fired boiler; combustion efficiency optimization; data mining; process control; virtual testing; Combustion efficiency; data mining; nonstationary process; process contro;

机译：锅炉;燃烧合成;控制工程计算;数据挖掘;机器测试;燃煤锅炉;燃烧效率优化;数据挖掘;过程控制;虚拟测试;燃烧效率;数据挖掘;非平稳过程;过程控制;

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