Effektiv förbränning av bränslen med lägre utsläppsnivåer har blivit en krävande uppgift i moderna kraftverk, och nya verktyg behövs för att diagnostisera deras energiproduktion. Målet med studien var att hitta beroenden mellan processvariabler och koncentrationerna av gasformiga utsläppskomponenter och att skapa multivariata ickelinjära modeller som beskriver deras bildning i processen. Först skapades en generisk processmodell med hjälp av en självorganiserande karta, som klustrades med k-means-algoritmen för att skapa undergrupper som representerar de olika tillstånden i processen. Karaktäristiskt kan dessa processtillstånd omfatta situationer med hög och låg belastning och övergångsstater där belastningen ökar eller minskar. Sedan konstruerades utsläppsmodeller för både hela processen och för processtillståndet för hög pannbelastning. Den viktigaste slutsatsen är att den metod som används kan avslöja sådana fenomen som förekommer i processtillstånden och som annars skulle kunna vara svåra att observera.
En processmodell skapades med hjälp av självorganiserande karta och klustrades med K means algoritm för bestämning av undergrupper REF.
Analysis of flue gas emission data from fluidized bed combustion using self-organizing maps
{'venue': 'Applied Comp. Int. Soft Computing', 'journal': 'Applied Comp. Int. Soft Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}