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研究生:王慈榕
研究生(外文):Tzu-Jung Wang
論文名稱:應用統計分析於煉油製程加熱爐節能技術之最適化方法
論文名稱(外文):The Optimization of Oil-Refinery-Furnance Energy Saving by Statistic Analysis
指導教授:周志儒周志儒引用關係
指導教授(外文):Chih-Ju George Jou
學位類別:碩士
校院名稱:國立高雄第一科技大學
系所名稱:環境與安全衛生工程研究所
學門:工程學門
學類:環境工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2011
畢業學年度:99
語文別:中文
論文頁數:48
中文關鍵詞:節能技術統計分析複迴歸分析加熱爐富氫燃料
外文關鍵詞:FurnanceRich-Hydrogen FuelEnergy-Saving TechnologyMultiple RegressionStatistic Analysis
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全球對化石燃料之需求依舊持續攀升,工業部門藉由製程節能技術調整,提高能源使用效率達到最佳節能效益及最小污染排放。通常實場測試分析操作變因最佳值,多以實務經驗為依據,欠缺定量分析方法做為理論推導的依據。本研究以廢能-富氫燃氣為對象以統計軟體建構分析模型尋找操作變因最佳值並與實廠值做交叉比對,修正模式使模式的推估值與實廠測值是相符的這樣可減少許多不必要的資源浪費更可達到節能減碳,創造更多的利潤。結果顯示以複迴歸分析做為因子分析的數學方式,在天然氣與富氫燃料混合時以富氫燃料流量範圍250 m3/hr至600 m3/hr之間燃燒效率最佳。當全面使用富氫燃料時過剩空氣量的最佳範圍為2.98 %至3.01 %,而空氣預熱溫度為225oC至230oC為最佳範圍,以此最佳期望值應用於加熱爐每年可節省8.4 × 105 m3燃料氣使用量,也可降低NOx排放量10.6 %,在二氧化碳減量約1.0×103公噸/年,經由改變過剩空氣量及空氣預熱溫度在複迴歸分析中,可分析出最經濟及最適化之操作模式。
The whole world requirement petrochemical industry fuel still increase. Industrial apartment to improve energy usage efficiency to achieve the best energy conservation beneficial result and minimal pollutants emission. Normality analyzed operate factor of changes to best value on site, almost in accordance with practice experience, the theory inferential reasoning basis be deficient in quantitative analysis method. The research use statistical software to construct analyzing model to search operate factor of changes to best value intersects rightly compared to value on site for waste rich-hydrogen fuel. The revision model makes predicting value correspond with measured, therefore we can reduce more unnecessary resource wasting for energy conservation and profit creation. The result reveals that use multiple regression Model for factorial analysis, the combustion efficiency would be the best when natural gas mix with rich-hydrogen fuel in the range between 250 m3/hr to 600 m3/hr. When comprehensive using rich-hydrogen fuel, the best range of excess air will be 2.98 % to 3.01 %. The best range of temperature in preheating air will be 225oC to 230oC. Using the value for heating furnace could save the amount of gas consumption for 8.4 × 105 m3 and decrease the emission of NOx for 10.6 % and decrement carbon dioxide probably 1.0×103 tons/year. It could be analyzed the best economical and to agree with operate model by changes excess quantity of air and temperature of prepare heating in multiple regression.
目錄
摘要 i
Abstract ii
誌謝 iii
目錄 iv
表目錄 vi
圖目錄 vii
壹、緒論 1
1-1前言 1
1-2研究動機 1
1-3研究目的 2
貳、文獻回顧 3
2-1統計預測分析方法 3
2-1-1迴歸分析 (Regression Analysis) 3
2-1-2類神經網路模式原理與架構 5
2-1-3灰色系統理論 7
2-2節能減碳控制技術 9
2-2-1燃燒現象 10
2-2-2溫度 12
2-2-3燃料 13
2-2-4過剩空氣 13
參、研究方法 15
3-1研究架構 15
3-2 研究設備 16
3-3 分析方法 17
3-3-1 多元迴歸模式的建立 18
3-3-2 利用相關係數找關鍵參數 19
3-3-3迴歸模式檢定 20
肆、結果與討論 22
4-1 FG流量多元線性迴歸分析 22
4-2 過剩空氣多元線性迴歸分析 30
4-3空氣預熱溫度多元線性迴歸分析 37
伍、結論與建議 43
5-1結論 43
5-2 建議 43
參考文獻 44

表目錄
表 4-1 FG流量、空氣溫度、過剩空氣、CO2及NOx敘述統計 22
表 4-2 pearson FG流量、空氣溫度、過剩空氣、CO2及NOx之相關性分析 22
表 4-3 FG流量模式摘要 23
表 4-4 FG流量 Anovab 23
表 4-5FG流量係數a 24
表4-6 FG流量多項式回歸分析與實場測試比較 29
表 4-7過剩空氣、空氣溫度、FG流量及NOx敘述統計 30
表4-8 pearson過剩空氣、空氣溫度、FG流量及NOx之相關性分析 30
表4-9過剩空氣量模式摘要 31
表4-10 過剩空氣量Anovab 31
表4-11 過剩空氣量係數 32
表4-12 過剩空氣量多項式回歸分析與實場測試比較 36
表4-13 空氣預熱溫度敘述統計 37
表4-14 空氣預熱溫度相關性分析 37
表4-15 空氣預熱溫度模式摘要 38
表 4-16空氣預熱溫度Anovab 38
表4-17 空氣預熱溫度係數 38
表4-18 節能與NOx減量比較 40
表4-19理論熱值與實際熱值節能比較 42
表4-20多項式回歸分析燃燒效率與實場測試比對 42

圖目錄
圖2-1 真實系統與系統模型(類神經網路)比較 5
圖2-2我國溫室氣體排放結構 9
圖3-1研究流程圖 15
圖3-2加熱爐系統 17
圖4-1 FG流量迴歸調整後預測圖 25
圖4-2 FG流量與過剩空氣之關係 26
圖4-3 FG流量與NOx之關係 27
圖4-4 FG流量與燃燒效率之關係 28
圖4-5過剩空氣迴歸調整後預測圖 33
圖4-6 過剩空氣與空氣溫度關係圖 34
圖4-7 過剩空氣與NOx濃度之關係 35
圖4-8空氣溫度迴歸調整後預測圖 39
圖4-9空氣預熱溫度與NOx關係圖 40
圖4-10空氣溫度與燃燒效率關係圖 41
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