智能化确定废水水煤浆配制方案的预测与优化系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及废水制备水煤浆技术，旨在提供一种智能化确定废水水煤浆配制方案的预测与优化系统及方法。该系统包括水煤浆成浆浓度预测模块和废水配比寻优模块；前者包括废水性质数据库单元、煤及添加剂种类选择单元、成浆数据导出单元，用于根据选定的废水、煤种和添加剂的种类及比例预测水煤浆成浆浓度。后者包括废水配比寻优单元、配比方案数据导出单元，以成浆浓度最高为目标优化确定各类废水的最优掺混比例。本发明专利技术实现了各种废水掺混利用的最佳途径，能够促进煤转化等行业各种废水的高效、清洁、低成本利用。能够选择最优的废水配比方案制备废水水煤浆，提高效益。免去了试验方法测定水煤浆浓度的繁琐步骤，降低运行成本，缩短操作时间。

Intelligent prediction and optimization system and method for determining the preparation scheme of wastewater coal water slurry

【技术实现步骤摘要】
智能化确定废水水煤浆配制方案的预测与优化系统及方法
本专利技术涉及废水制备水煤浆技术，特别涉及一种智能化确定废水水煤浆配制方案的预测与优化系统及方法。
技术介绍
中国煤炭资源储量较大，煤炭在我国的能源结构中占据很高的地位。然而煤炭直接燃烧平均利用效率较低，造成能源资源的浪费。煤炭转化技术的应用与发展提高了煤炭的利用效率，减轻了能源市场对油气资源的依赖，受到世界各国的重视。然而，随着煤转化技术的发展和推广应用，煤转化过程中产生的废水的治理呈现“两高两难”的态势，即废水排放量大，处理难度大，污染物浓度高，治理成本高，废水中常含有大量的酚类、氨氮、焦油、氰化物、多环芳烃、含氧多环和杂环化合物等多种难降解有机、有毒、有害物质，如不适当处理，将对环境造成严重污染。因此，寻求处理效果好，工艺稳定性更强，治理成本更低的高浓度有机废水处理工艺是煤转化行业创新发展的必由之路。水煤浆是20世纪70年代石油危机中发展起来的一种新型低污染代油燃料，是由60％～70％的煤粉和30％～40％的水以及少量的添加剂组成，它既具有煤炭的物理性质，又具有能像石油一样的流动和稳定性。生产水煤浆不仅可以利用普通清洁工业用水，还能利用成分复杂和难以生化处置的工业废水，可在制备能源的同时实现简便、高效的废物处理和再利用。煤转化废水中不仅含有一定热值的各类有机物和油类，也含有水煤浆制备所需的分散剂和稳定剂。废水制备水煤浆可以简单可靠地处理各类工业废水，节约常规制浆用水，实现废水回用甚至零排放。同时废水对水煤浆的燃烧和气化具有一定促进作用，且大部分有机污染物变成CO2或有效合成气成分，既减少了环境污染，又实现了变废为宝。因此废水制浆是一种既高效又经济的废水处理技术。在废水水煤浆制备过程中，废水的性质如氨氮、COD等组分的含量会对浆体的特性产生较大影响。而且在实际工业应用中，多数情况下是各种废水掺混处理且性质变化较大，使得掺混废水的组分更加复杂，为制备性能稳定的水煤浆增加了难度。目前，针对单种废水成浆特性的研究已有一定成果，但是针对煤转化行业多种废水掺混制浆未见报道。因此，研究开发智能化配制废水水煤浆的优化预测系统，通过优化各种废水的配制比例，制备出性能优良的废水水煤浆，对提高废水利用效率和提高废水水煤浆性能具有重要意义。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是，克服现有技术中的不足，提供一种智能化确定废水水煤浆配制方案的预测与优化系统及方法。为解决技术问题，本专利技术的解决方案是：提供一种智能化确定废水水煤浆配制方案的预测与优化系统，该系统包括水煤浆成浆浓度预测模块和废水配比寻优模块；前者用于根据选定的废水、煤种和添加剂的种类及比例预测水煤浆成浆浓度，后者以成浆浓度最高为目标优化确定各类废水的最优掺混比例；其中，所述水煤浆成浆浓度预测模块包括：废水性质数据库单元，用于存储各种废水的化验数据信息，包括氨氮含量、COD含量、BOD含量、钾含量、钠含量、硫酸盐含量、氯化物含量和总氮含量；煤及添加剂种类选择单元，用于存储煤及添加剂的种类数据信息；成浆浓度预测单元，利用废水、煤和添加剂的种类、废水的化验数据以及水煤浆浓度试验数据，基于BP神经网络算法实现水煤浆成浆浓度的预测；所述的废水配比寻优模块包括：废水配比寻优单元，用于根据选定的废水、煤及添加剂的种类，以成浆浓度最高为目标优化确定各类废水的最优掺混比例，确定配比方案。本专利技术中，所述水煤浆成浆浓度预测模块还包括成浆数据导出单元，用于将预测得到的水煤浆成浆浓度导出数据；导出数据被提供给废水配比寻优单元(21)进行配比寻优操作，或者直接输出为文档或图片形式的报告。本专利技术中，所述的废水配比寻优模块还包括配比方案数据导出单元，用于将优化后的配比方案导出文档或图片格式的报告。本专利技术进一步提供了利用前述系统实现智能化确定废水水煤浆配制方案的预测与优化的方法，包括以下步骤：(1)收集各种用于配制水煤浆的废水的化验数据，构建废水性质数据库；收集各种煤及添加剂种类信息，构建煤及添加剂种类数据库；收集足量的废水、煤及添加剂配制水煤浆成浆试验相关数据，作为BP神经网络算法训练的初始数据；(2)利用初始数据进行BP神经网络算法的训练，将其预测结果和实际试验所得成浆浓度结果作为进一步训练的数据，以提高预测准确性；根据选定的废水、煤及添加剂的种类进行成浆浓度的预测；(3)采用枚举法将不同种类废水配比可能性进行列举，并根据步骤(2)中的成浆浓度预测结果，选择最高成浆浓度的配比方案作为输出方案。本专利技术中，所述步骤(2)具体包括：(2.1)对数据预处理在训练神经网络前对数据进行归一化处理，映射到[0,1]或[-1,1]区间或更小的区间；(2.2)网络构建依次完成网络初始化、隐含层输出及输出层输出、误差的计算、权值的更新和偏置的更新，构建神经网络；当误差达到预设精度或者学习次数大于设计的最大次数，则结束算法；否则，选取下一个学习样本以及对应的输出期望，进入下一轮学习；(2.3)训练将实验获得的废水制备水煤浆数据随机分成三组，记为第1、2、3组，分别占总数据量的70％、15％、15％；将第一组数据作为训练样本输入到网络，其中废水性质参数作为输入参数，废水水煤浆成浆浓度作为输出参数，输入神经网络，预测水煤浆成浆浓度；初始权值和阈值赋予一定范围内的随机值，经训练后，得到符合要求的参数；(2.4)验证选择第2组数据作为验证样本，设定周期查看网络的验证误差，通过验证则进入下一个周期；训练误差将随着训练次数的增加而逐渐收敛，而验证误差则先单调降低后上升；(2.5)测试经验证后合乎要求的网络，用第三组数据进行测试；即输入废水性质参数，计算出水煤浆成浆浓度。与现有技术相比，本专利技术具有如下优点：(1)本专利技术在实验室大量废水制备水煤浆机理性研究的基础上，选择对成浆性影响最大的废水成分，实现了各种废水掺混利用的最佳途径，能够促进煤转化等行业各种废水的高效、清洁、低成本利用。(2)本专利技术实现了废水种类繁多，成分复杂的情况下，能够选择最优的废水配比方案，制备性能优良的废水水煤浆，提高经济效益和环保效益。(3)本专利技术采用BP神经网络和智能化配置系统预测废水水煤浆成浆浓度，免去了试验方法测定水煤浆浓度的繁琐步骤，且能够科学、准确的预测成浆浓度，达到合理利用废水，降低运行成本，缩短操作时间的目的。附图说明图1为本专利技术智能化配制废水水煤浆的优化预测系统的结构框图。图中，1为水煤浆成浆浓度预测模块，2为废水配比寻优模块，11为废水性质数据库单元，12煤及添加剂种类选择单元，13成浆浓度预测单元，14为成浆数据导出单元，21为废水配比寻优单元，22为配比方案数据导出单元。图2为本专利技术以废水性质数据为输入参数，成浆浓度作为输出参数的神经网络结构图。具体实施方式首先需要说明的是，本专利技术涉及数据库技术和神经网络算法技术，是计算机技术在工业大数据领域的一种应用。在本专利技术的实现过程中，会涉及到多个软件功能模块的应用。申请人认为，如在仔细阅读申请文件、准确理解本专利技术的实现原理和专利技术目的以后，在结合现有公知技术的情况下，本领域技术人员完全可以运用其掌握的软件编程技能实现本专利技术。前述软件功能模块包括但不限于：水煤浆成浆浓度预测模块、废水配比寻优模块、废水性质数据库单元、成浆数据导出单元、煤及本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能化确定废水水煤浆配制方案的预测与优化系统，其特征在于，该系统包括水煤浆成浆浓度预测模块(1)和废水配比寻优模块(2)；前者用于根据选定的废水、煤种和添加剂的种类及比例预测水煤浆成浆浓度，后者以成浆浓度最高为目标优化确定各类废水的最优掺混比例；其中，所述水煤浆成浆浓度预测模块(1)包括：废水性质数据库单元(11)，用于存储各种废水的化验数据信息，包括氨氮含量、COD含量、BOD含量、钾含量、钠含量、硫酸盐含量、氯化物含量和总氮含量；煤及添加剂种类选择单元(12)，用于存储煤及添加剂的种类数据信息；成浆浓度预测单元(13)，利用废水、煤和添加剂的种类、废水的化验数据以及水煤浆浓度试验数据，基于BP神经网络算法实现水煤浆成浆浓度的预测；所述的废水配比寻优模块(2)包括：废水配比寻优单元(21)，用于根据选定的废水、煤及添加剂的种类，以成浆浓度最高为目标优化确定各类废水的最优掺混比例，确定配比方案。

【技术特征摘要】
1.一种智能化确定废水水煤浆配制方案的预测与优化系统，其特征在于，该系统包括水煤浆成浆浓度预测模块(1)和废水配比寻优模块(2)；前者用于根据选定的废水、煤种和添加剂的种类及比例预测水煤浆成浆浓度，后者以成浆浓度最高为目标优化确定各类废水的最优掺混比例；其中，所述水煤浆成浆浓度预测模块(1)包括：废水性质数据库单元(11)，用于存储各种废水的化验数据信息，包括氨氮含量、COD含量、BOD含量、钾含量、钠含量、硫酸盐含量、氯化物含量和总氮含量；煤及添加剂种类选择单元(12)，用于存储煤及添加剂的种类数据信息；成浆浓度预测单元(13)，利用废水、煤和添加剂的种类、废水的化验数据以及水煤浆浓度试验数据，基于BP神经网络算法实现水煤浆成浆浓度的预测；所述的废水配比寻优模块(2)包括：废水配比寻优单元(21)，用于根据选定的废水、煤及添加剂的种类，以成浆浓度最高为目标优化确定各类废水的最优掺混比例，确定配比方案。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述水煤浆成浆浓度预测模块(1)还包括成浆数据导出单元(14)，用于将预测得到的水煤浆成浆浓度导出数据；导出数据被提供给废水配比寻优单元(21)进行配比寻优操作，或者直接输出为文档或图片形式的报告。3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述的废水配比寻优模块(2)还包括配比方案数据导出单元(22)，用于将优化后的配比方案导出文档或图片格式的报告。4.利用权利要求1所述系统实现智能化确定废水水煤浆配制方案的预测与优化的方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)收集各种用于配制水煤浆的废水的化验数据，构建废水性质数据库；收集各种煤及添加剂种类信息，构建...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘建忠，李得第，程军，王智化，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33