秸稈氣化廢水處理及水質(zhì)軟測量方法研究.pdf

1、為貫徹落實(shí)關(guān)于申報(bào)《中國高新技術(shù)產(chǎn)品指導(dǎo)目錄(2009)》的通知(沈科發(fā)[2009]22號），并按沈陽市政府的有關(guān)認(rèn)真完成“十一五’科技發(fā)展規(guī)劃”的要求，緊密圍繞“污染減排、創(chuàng)建生態(tài)市和環(huán)境樣板城”等重點(diǎn)工作及“十二五”期間急需解決的環(huán)境問題，本文研究秸稈氣化燃燒產(chǎn)生焦油廢水處理及檢測的方法研究。
　　秸稈氣化技術(shù)是將農(nóng)林廢棄物在缺氧或厭氧條件下，經(jīng)過熱化學(xué)反應(yīng)生成CH4、CO、H2等可燃?xì)怏w的技術(shù)。自秸稈氣化站在我市涉農(nóng)地區(qū)建設(shè)

2、以來，解決了農(nóng)村地區(qū)秸稈亂堆亂放、隨意燃燒等造成的水體和大氣污染問題，同時(shí)也提高了生物質(zhì)能源的使用效率。但是伴隨秸稈氣化站運(yùn)行時(shí)間韻增加，在使用過程中，存在兩大主要問題:一是循環(huán)噴淋液如何處置的聞?lì)}已經(jīng)成為制約該項(xiàng)技術(shù)發(fā)展的瓶頸;二是秸稈氣化過程產(chǎn)生的焦油和化學(xué)需氧量(COD，Chemical OxygenDemand)等污染物需要離線人工檢測，難以及時(shí)檢測異常的污染物含量并對工藝參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。本文即針對這兩個(gè)方面的問題進(jìn)行研究。

3、>　　本文的研究工作主要包括以下三個(gè)方面的內(nèi)容:
　　(1)廢水處理實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。對于廢水處理而言，為使秸稈氣化爐穩(wěn)定運(yùn)行需放寬對過濾前水質(zhì)質(zhì)量的要求，而且出于成本考慮需要就地取材。因此，需要綜合考慮上述因素確定過濾級數(shù)、過濾時(shí)間以及濾料種類，并基于上述結(jié)果設(shè)計(jì)廢水處理裝置，同時(shí)確定對進(jìn)水水質(zhì)的要求。
　　(2)廢水水質(zhì)分析及軟測量模型建立。針對廢水處理實(shí)驗(yàn)對進(jìn)水水質(zhì)的要求，需要對秸稈氣化產(chǎn)生的焦油、COD含量進(jìn)行監(jiān)測及控制，即

4、需要研究水質(zhì)指標(biāo)的軟測量問題。由于閉環(huán)控制、物料平衡等原因，各氣化爐內(nèi)各段溫度、各水質(zhì)指標(biāo)間存在相關(guān)關(guān)系（即共線性），采用傳統(tǒng)的回歸模型擬合函數(shù)關(guān)系會引起較大的估計(jì)誤差，增大了建立出水水質(zhì)軟測量模型的難度，需要研究輸入、輸出具有共線性、且存在非線性關(guān)系情況下的秸稈氣化廢水水質(zhì)軟測量模型。本文中，比較了采用普通最小二乘(OLS，Ordinary Least Square)、主元回歸(PCR, PrincipalComponent Anal

5、ysis)、偏最小二乘(PLS，Partial Least Square)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)偏最小二乘(NNPLS，Neural Networks Partial Least Squares)的軟測量結(jié)果，得到了采用NNPLS方法可以獲得更精確估計(jì)結(jié)果的結(jié)論。
　　(3)基于PLS模型相似度的工藝指標(biāo)設(shè)定.考慮到秸稈氣化過程不同來源的原料的秸稈種類、大小、濕度不同，需要針對不同原料給出優(yōu)化的工藝設(shè)定值。針對這一問題，初步提出了結(jié)合所建立的