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垃圾焚烧发电过程污染物排放控制研究

发布时间:2017-10-05 03:11

  本文关键词:垃圾焚烧发电过程污染物排放控制研究


  更多相关文章: 垃圾焚烧 污染物排放 灰色关联度分析 建模 控制


【摘要】:垃圾焚烧技术是处理城市生活垃圾的有效手段之一,能够实现垃圾的无害化、减量化和资源化。但由于我国城市生活垃圾成分的多样性、复杂性和不均匀性,在垃圾焚烧的过程中会发生很多不同的、复杂的化学反应。这些化学反应会产生对人体和环境有危害的物质即焚烧气体污染物。尤其是剧毒二VA英,使垃圾焚烧处理技术的发展受到了阻碍。本文对垃圾焚烧发电过程产生的污染物做了详细地介绍,对国内外垃圾焚烧发电过程中二次污染物的排放及控制方面的有关文献资料研究结果等做了深入的研究,从垃圾源头、炉内过程和炉外过程三个方面阐述了控制垃圾焚烧污染物的方法,并分析了影响污染物排放的相关因素。在对垃圾焚烧污染物的产生、特性、脱除方法等深入分析的基础上,基于一种融入灰色关联度分析(GRA)的最小二乘支持向量机(LSSVM)建模方法,通过对实验数据的灰色关联度分析确定各影响因素对输出因素的重要程度,赋予其相应的权重系数。基于相关文献实验数据,建立了垃圾与棉杆混燃过程、污染物排放过程和二VA英净化过程LSSVM模型。验证结果表明,经过灰色关联度分析之后的LSSVM模型具有更好的拟合效果和泛化能力。依据所建立的三个模型,分别设计了垃圾与棉杆混燃过程、污染物排放过程、二VA英净化过程多目标优化函数,并通过并列遗传算法寻优得到了垃圾与棉杆混燃过程、污染物排放过程、二VA英净化过程Pareto最优解集。寻优结果表明,在Pareto最优解集工况条件下,垃圾与棉杆混燃时炉膛温度达到920℃,污染物排放值明显小于实际值,优化结果整体优于实际值,二VA英净化过程中二VA英去除效率达到98.9%。寻优结果验证了本文方法可行、有效,可为实际垃圾焚烧过程污染物排放优化控制提供参考,说明在垃圾焚烧过程中合理调整各变量的目标值对于污染物排放指标控制具有重要作用。
【关键词】:垃圾焚烧 污染物排放 灰色关联度分析 建模 控制
【学位授予单位】:华北电力大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:X705;X773;TM619
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第1章 绪论10-17
  • 1.1 国内外城市生活垃圾处理技术10-11
  • 1.1.1 卫生填埋技术10
  • 1.1.2 堆肥技术10
  • 1.1.3 焚烧技术10-11
  • 1.1.4 综合利用11
  • 1.2 国内外城市生活垃圾焚烧处理技术现状11
  • 1.3 垃圾焚烧处理过程污染物的产生与排放11-15
  • 1.3.1 二VA英12-14
  • 1.3.2 HCl和Cl_214
  • 1.3.3 硫氧化物14
  • 1.3.4 氮氧化物14-15
  • 1.3.5 CO15
  • 1.3.6 颗粒物15
  • 1.3.7 重金属15
  • 1.4 本文研究的意义及主要内容15-17
  • 第2章垃圾焚烧发电过程二VA英与污染物排放控制方法及影响因素17-24
  • 2.1 垃圾焚烧发电过程二VA英排放控制方法17-19
  • 2.1.1 源头控制17
  • 2.1.2 炉内控制17-19
  • 2.1.3 炉外净化19
  • 2.2 污染物控制方法19-20
  • 2.3 垃圾焚烧发电过程污染物排放影响因素20-23
  • 2.3.1 垃圾性质20
  • 2.3.2 垃圾运动速度20-21
  • 2.3.3 垃圾焚烧处理量21
  • 2.3.4 炉膛温度21
  • 2.3.5 碱性吸附剂21
  • 2.3.6 过剩空气系数21-22
  • 2.3.7 停留时间22
  • 2.3.8 总风量22
  • 2.3.9 一、二次风比率22-23
  • 2.3.10 湍流度23
  • 2.3.11 活性炭23
  • 2.4 本章小结23-24
  • 第3章 垃圾焚烧发电污染物排放过程模型建立24-41
  • 3.1 建模方法24-30
  • 3.1.1 数据预处理24-25
  • 3.1.2 灰色关联度分析25-27
  • 3.1.3 最小二乘支持向量机模型27-30
  • 3.2 模型建立及验证30-40
  • 3.2.1 垃圾与棉杆混燃过程模型建立及验证30-35
  • 3.2.2 污染物排放过程模型建立及验证35-38
  • 3.2.3 垃圾焚烧二VA英净化过程模型建立及验证38-40
  • 3.3 本章小结40-41
  • 第4章 垃圾焚烧发电污染物排放过程工况优化41-49
  • 4.1 多目标优化算法41-44
  • 4.1.1 多目标优化问题的数学模型41-42
  • 4.1.2 传统多目标优化算法42
  • 4.1.3 多目标遗传算法42-44
  • 4.2 垃圾与棉杆混燃过程工况优化44-45
  • 4.2.1 优化方案44
  • 4.2.2 优化目标函数44
  • 4.2.3 优化计算44-45
  • 4.3 垃圾焚烧发电污染物排放过程工况优化45-47
  • 4.3.1 优化方案45
  • 4.3.2 优化目标函数45-46
  • 4.3.3 优化计算46-47
  • 4.4 二VA英净化过程工况优化47-48
  • 4.4.1 优化方案47
  • 4.4.2 优化目标函数47-48
  • 4.5 本章小结48-49
  • 第5章 结论与展望49-51
  • 5.1 结论49
  • 5.2 展望49-51
  • 参考文献51-55
  • 攻读硕士学位期间发表的论文情况55-56
  • 致谢56

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本文编号:974416

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