Resumen

La combustión eficiente de combustibles con niveles más bajos de emisiones se ha convertido en una tarea exigente en las plantas de energía modernas, y se necesitan nuevas herramientas para diagnosticar su producción de energía. Los objetivos del estudio fueron encontrar dependencias entre variables del proceso y las concentraciones de componentes de emisiones gaseosas, y crear modelos multivariados no lineales que describan su formación en el proceso. En primer lugar, se creó un modelo de proceso genérico utilizando un mapa auto-organizado, que se agrupó con el algoritmo de k-medias para crear subconjuntos que representan los diferentes estados del proceso. Característicamente, estos estados del proceso pueden incluir situaciones de carga alta y baja, y estados de transición donde la carga se incrementa o disminuye. Luego se construyeron modelos de emisión tanto para todo el proceso como para el estado del proceso de alta carga de caldera. La principal conclusión es que la metodología utilizada es capaz de revelar tales fenómenos que ocurren dentro de los estados del proceso y que de otra manera podrían ser difíc

• Materias:Enjambre genético Control de tráfico Emisión de gases Sistemas de lógica Algoritmos evolutivos
• Subjects:Genetic Swarm Traffic control Gas emission Logic systems Evolutionary algorithms
• Palabras claves:Eficiente; Combustión; Combustibles; Emisiones; Centrales eléctricas; Modelos
• Keywords:Efficient; Combustion; Fuels; Emissions; Power plants; Models