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秸秆气化废水处理及水质软测量方法研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 21:55:46
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秸秆气化废水处理及水质软测量方法研究【摘要】:为贯彻落实关于申报《中国高新技术产品指导目录(2009)》的通知(沈科发(2009)22号),并按沈阳市政府的有关认真完成“‘十一五’

【摘要】:为贯彻落实关于申报《中国高新技术产品指导目录(2009)》的通知(沈科发(2009)22号),并按沈阳市政府的有关认真完成“‘十一五’科技发展规划”的要求,紧密围绕“污染减排、创建生态市和环境样板城”等重点工作及“十二五”期间急需解决的环境问题,本文研究秸秆气化燃烧产生焦油废水处理及检测的方法研究。 秸秆气化技术是将农林废弃物在缺氧或厌氧条件下,经过热化学反应生成CH4、CO、H2等可燃气体的技术。自秸秆气化站在我市涉农地区建设以来,解决了农村地区秸秆乱堆乱放、随意燃烧等造成的水体和大气污染问题,同时也提高了生物质能源的使用效率。但是伴随秸秆气化站运行时间的增加,在使用过程中,存在两大主要问题:一是循环喷淋液如何处置的问题已经成为制约该项技术发展的瓶颈;二是秸秆气化过程产生的焦油和化学需氧量(COD, Chemical Oxygen Demand)等污染物需要离线人工检测,难以及时检测异常的污染物含量并对工艺参数进行优化。本文即针对这两个方面的问题进行研究。 本文的研究工作主要包括以下三个方面的内容: (1)废水处理实验设计。对于废水处理而言,为使秸秆气化炉稳定运行需放宽对过滤前水质质量的要求,而且出于成本考虑需要就地取材。因此,需要综合考虑上述因素确定过滤级数、过滤时间以及滤料种类,并基于上述结果设计废水处理装置,同时确定对进水水质的要求。 (2)废水水质分析及软测量模型建立。针对废水处理实验对进水水质的要求,需要对秸秆气化产生的焦油、COD含量进行监测及控制,即需要研究水质指标的软测量问题。由于闭环控制、物料平衡等原因,各气化炉内各段温度、各水质指标间存在相关关系(即共线性),采用传统的回归模型拟合函数关系会引起较大的估计误差,增大了建立出水水质软测量模型的难度,需要研究输入、输出具有共线性、且存在非线性关系情况下的秸秆气化废水水质软测量模型。本文中,比较了采用普通最小二乘(OLS, Ordinary Least Square)、主元回归(PCR, Principal Component Analysis)、偏最小二乘(PLS, Partial Least Square)、神经网络偏最小二乘(NNPLS, Neural Networks Partial Least Squares)的软测量结果,得到了采用NNPLS方法可以获得更精确估计结果的结论。 (3)基于PLS模型相似度的工艺指标设定。考虑到秸秆气化过程不同来源的原料的秸秆种类、大小、湿度不同,需要针对不同原料给出优化的工艺设定值。针对这一问题,初步提出了结合所建立的描述各段温度与水质指标关系的PLS模型的相似度在案例推理的框架内来对温度、进风量等工艺指标进行设定的方法。 【关键词】:秸秆气化 污水处理 水质软测量 多元统计 偏最小二乘估计
【学位授予单位】:东北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:X712;X832
【目录】:
  • 摘要5-7
  • Abstract7-11
  • 第1章 绪论11-25
  • 1.1 研究背景及意义11-13
  • 1.2 秸秆气化产生的废水中污染物分析13-15
  • 1.3 污水处理及水质指标检测方法现状15-17
  • 1.3.1 污水处理研究现状15-16
  • 1.3.2 水质检测研究现状16-17
  • 1.4 软测量方法研究现状17-23
  • 1.4.1 基于机理模型的软测量方法19-20
  • 1.4.2 数据驱动的软测量方法20-23
  • 1.5 本文主要工作23-25
  • 第2章 秸秆气化工艺过程描述25-33
  • 2.1 秸秆气化工艺流程描述25-29
  • 2.2 废水水质指标特性分析29-32
  • 2.3 本章小结32-33
  • 第3章 喷淋水处理方案设计及实验33-47
  • 3.1 秸秆气化喷淋水处理工艺实验装置设计33-34
  • 3.2 喷淋水处理工艺实验设计34-35
  • 3.3 喷淋水处理工艺实验结果及分析35-42
  • 3.3.1 实验条件35-36
  • 3.3.2 实验结果及数据分析36-42
  • 3.4 废水及填料处理流程42-45
  • 3.5 本章小结45-47
  • 第4章 喷淋水水质软测量方法47-65
  • 4.1 基于OLS和PCR的建模与预测算法47-48
  • 4.1.1 基于OLS的建模与预测算法47-48
  • 4.1.2 基于PCR的建模与预测算法48
  • 4.2 基于PLS的建模与预测算法48-52
  • 4.2.1 基于PLS的建模48-51
  • 4.2.2 基于PLS的预测51-52
  • 4.3 基于NNPLS的建模与预测算法52-54
  • 4.4 基于PLS模型相似度的软测量与工艺指标设定54-59
  • 4.4.1 模型相似度定义55-56
  • 4.4.2 基于模型相似度的软测量与工艺参数设定56-59
  • 4.5 实验研究59-63
  • 4.5.1 同类秸秆的水质软测量59-62
  • 4.5.2 不同类秸秆的水质软测量62-63
  • 4.5.3 新加工秸秆的气化工艺参数的设定63
  • 4.6 本章小结63-65
  • 第5章 结论与展望65-67
  • 参考文献67-71
  • 致谢71


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