基于過程監(jiān)控的煙氣排放軟測(cè)量預(yù)測(cè)研究.pdf

1、人類面臨著越來越嚴(yán)重的環(huán)境問題，大氣污染是其中的一個(gè)重要方面?；痣姀S排放的廢氣和煙塵污染物是大氣污染的一個(gè)重要來源。為了限制火電廠污染物的排放，國(guó)家嚴(yán)格制定了污染物的排放標(biāo)準(zhǔn)。二氧化硫是電廠排放最主要的大氣污染物，本課題的研究對(duì)象是火電廠石灰石-石膏濕法脫硫系統(tǒng)二氧化硫的排放。本文在對(duì)火電廠脫硫系統(tǒng)全面了解的基礎(chǔ)上，分析了影響脫硫效率和二氧化硫排放濃度的主要因素。目前，火電廠對(duì)煙氣污染物的主要監(jiān)測(cè)分析設(shè)備是煙氣連續(xù)排放監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，它能將污

2、染物排放的數(shù)據(jù)及時(shí)的反映給電廠和監(jiān)管部門。由煙氣連續(xù)排放監(jiān)測(cè)系統(tǒng)得到的污染物排放濃度，是通過專門的污染物分析儀測(cè)得的。而本文通過軟測(cè)量技術(shù)，基于脫硫系統(tǒng)的相關(guān)運(yùn)行參數(shù)，建立了能夠預(yù)測(cè)脫硫效率和二氧化硫排放濃度的模型。
　　本文的重點(diǎn)是軟測(cè)量建模階段，通過對(duì)脫硫效率影響因素的分析，并根據(jù)本文收集數(shù)據(jù)的實(shí)際狀況，選取了漿液pH值、脫硫塔入口二氧化硫濃度、脫硫塔入口煙氣溫度等八個(gè)參數(shù)作為軟測(cè)量建模的輸入。選取了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)兩

3、種方法，分別建立了對(duì)脫硫效率進(jìn)行預(yù)測(cè)的模型。結(jié)果表明兩種方法都能到達(dá)到一定的預(yù)測(cè)效果，而經(jīng)參數(shù)尋優(yōu)后的支持向量機(jī)模型有著更好的預(yù)測(cè)性能。支持向量機(jī)參數(shù)尋優(yōu)的結(jié)果為：懲罰參數(shù)取值0.75786，核函數(shù)參數(shù)取值4.5948。尋優(yōu)后支持向量機(jī)模型預(yù)測(cè)結(jié)果的均方誤差和平均相對(duì)誤差分別為0.179和0.367％。最后，通過OPC(OLE for Process Control)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了MATLAB與污染源過程監(jiān)控系統(tǒng)中組態(tài)軟件的數(shù)據(jù)交換，使M