垃圾焚烧炉烟气中污染物排放量预测模型构建方法及应用技术

本发明专利技术公开了垃圾焚烧炉烟气中污染物排放量预测模型构建方法及应用，一种垃圾焚烧炉烟气中污染物排放量预测模型构建方法，包括以下步骤：步骤S1，数据获取和处理：选取数据区间，获取垃圾焚烧炉设备测点的历史数据，对所获取的历史数据进行预处理，得到样本数据；步骤S2，选取特征变量，所述特征变量包括原始特征变量和重构特征变量。所述垃圾焚烧炉烟气中污染物排放量预测模型构建方法，构建得到的预测模型能够对垃圾焚烧炉烟气中污染物的排放量进行实时预测，且进行提前预测的预测精度高，所述的垃圾焚烧炉烟气中污染物排放量预测模型的应用，预测效果的显示直观方便，有效指导生产人员提前介入调整烟气控制。导生产人员提前介入调整烟气控制。导生产人员提前介入调整烟气控制。

【技术实现步骤摘要】
垃圾焚烧炉烟气中污染物排放量预测模型构建方法及应用


[0001]本专利技术涉及烟气排放预测
，尤其涉及一种垃圾焚烧炉烟气中污染物排放量预测模型构建方法及应用。

技术介绍

[0002]垃圾焚烧烟气净化工艺主要由脱酸、脱硝、除尘、除二噁英和重金属等各独立单元组成。在脱酸工艺中，主要是去除SO2、HCl等污染物，采用在反应塔中喷入除酸药剂(如消石灰、氧化钙、氢氧化钙制成溶液)，并在合适的温度下发生化学反应，达到脱酸排放的效果。在脱硝工艺中，主要是去除NOx，主要采用SNCR、SCR还原法。通过注入氨\尿素，在合适的温度中与NOx发生化学反应，从而达到脱硝排放的效果。去除二噁英、粉尘、重金属净化工艺，则主要采用活性炭喷射吸附加袋式除尘器技术，通过物理吸附的方式降低排放浓度。
[0003]当前脱酸和脱硝工艺均需要在合适的范围，特别是脱硝环节，一旦控制不当，喷氨过量，容易造成下游空预器堵塞，严重会影响停机，如果喷氨不足则容易造成环保超标，而在脱酸和脱硝工艺中，操作过程主要分为人工手动操作和PID自动调节两种模式，且以人工手动操作模式居多。人工操作模式主要是根据在最末端烟囱处检测到的烟气排放实时浓度指标，以及人工手工进行烟气净化工艺的操作，比如控制喷氨量、还原剂量等。PID自动调节模式主要是根据末端排放指标，通过PID反馈方式进行自动调节。但无论是人工手动操作模式，还是PID反馈模式，均属于负反馈调节机制，都无法解决烟气净化操作中的滞后性的问题，从而造成了以下几个问题：
[0004](1)突发性的污染物排放超标：由于所有操作都是被动的滞后操作，对于焚烧变化带来的短期污染物排放超标，只能通过手工调节或者PID去增加环保制剂成本投放量，在对应期间内会造成污染物排放超标，如果总体超标次数过多，容易造成小时均值超标，从而不符合环保排放要求；
[0005](2)环保制剂成本过高：因为操作人员不清楚后面的污染物指标排放情况，为了尽量保证环保指标不超标，因此经常以最大量模式去投放环保制剂，造成大部份情况下污染物排放指标远远优于国家\地方要求，形成了“过环保”现象，随之带来的是环保制剂成本的大量增加，大大提高了企业运营整体成本；
[0006](3)难以精准控制：比如脱硝环节中，由于喷氨控制存在较大的滞后性，相比于较快变化的焚烧状态和烟气流速，致使喷氨量不能够对当前真实的污染物如NOx的变化做出反映，从而无法及时抑制NOx的变化，容易造成喷氨量的过量或不足的情况，脱硝控制效果不理想，难以实现污染物排放的精准的控制。

技术实现思路

[0007]针对
技术介绍
提出的问题，本专利技术的目的在于提出一种垃圾焚烧炉烟气中污染物排放量预测模型构建方法，构建得到的预测模型能够对垃圾焚烧炉烟气中污染物的排放量进行实时预测，且进行提前预测的预测精度高，能够实现对人工操作的提前指导，解决了目
前对烟气中污染物排放量的控制存在滞后性、无法提前指导污染物控制操作的问题；
[0008]本专利技术的另一目的在于提出所述的垃圾焚烧炉烟气中污染物排放量预测模型的应用，预测效果的显示直观方便，能够提前辅助人工对污染物排放的控制操作，有效指导生产人员提前介入调整烟气控制。
[0009]为达此目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0010]一种垃圾焚烧炉烟气中污染物排放量预测模型构建方法，包括以下步骤：
[0011]步骤S1，数据获取和处理：选取数据区间，获取垃圾焚烧炉设备测点的历史数据，对所获取的历史数据进行预处理，得到样本数据；
[0012]步骤S2，选取特征变量，所述特征变量包括原始特征变量和重构特征变量，具体包括以下步骤：
[0013]步骤S21，初步原始特征变量和初步重构特征变量的确定：根据污染物的生成机理和对历史数据的分析，确定影响污染物排放量的影响因素，根据影响因素确定初步原始特征变量；根据污染物的生成机理和对历史数据的分析，对所述初步原始特征变量进行特征重构，确定初步重构特征变量；
[0014]步骤S22，用所述样本数据对各初步原始特征变量和初步重构特征变量进行相关性分析以及重要性计算，选取用于预测模型建立的原始特征变量和重构特征变量；
[0015]步骤S3，预测模型建立：用所述样本数据计算重构特征变量的数据值，与原始特征变量对应的历史数据一起形成预测训练样本，采用预测训练引擎进行数据建模训练，生成预测模型；
[0016]步骤S4，模型效果验证：对训练生成的预测模型进行效果验证，评估模型应用于实际的效果。
[0017]更进一步说明，当对垃圾焚烧炉烟气中NOx排放量进行预测模型构建时，所述步骤S22中用于预测模型建立的原始特征变量为进料器行程、过热蒸汽流量、省煤器后烟气含氧量、二次风机蒸预器出口空气母管流量、过热器入口烟温、省煤器进口集箱压力、炉汽包压力、一次风机入口空气流量、锅筒壁温、强制送风挡板开度、氨水调节阀开度、氨水流量、一次风室压力、第一辐射通道烟温和炉排温度；
[0018]所述步骤S22中用于预测模型建立的重构特征变量为一次风量/烟气含氧量均值和(一次风量+二次风量)/烟气含氧量均值。
[0019]更进一步说明，当对垃圾焚烧炉烟气中SO2排放量进行预测模型构建时，所述步骤S22中用于预测模型建立的原始特征变量为过热蒸汽流量、过热器出口集箱门后压力、一次风机入口空气流量、二次风机蒸预器出口空气母管流量、一次风室压力、省煤器后烟气含氧量、高温过热器入口烟温、反应塔进水流量输出和熟石灰输送压力反馈值输出；
[0020]所述步骤S22中用于预测模型建立的重构特征变量为一次风量/烟气含氧量均值和(一次风量+二次风量)/烟气含氧量均值。
[0021]更进一步说明，当对垃圾焚烧炉烟气中NH3逃逸排放量进行预测模型构建时，所述步骤S22中用于预测模型建立的原始特征变量为第一辐射通道出口烟温、锅筒壁温、一次风室压力、氨水流量、过热蒸汽流量、省煤器后烟气含氧量、烟气NOx折算浓度、一次风机入口空气流量和二次风机蒸预器出口空气母管流量；
[0022]所述步骤S22中用于预测模型建立的重构特征变量为一次风量/烟气含氧量均值、
(一次风量+二次风量)/烟气含氧量均值和氨水流量/NOx浓度。
[0023]更进一步说明，所述步骤S22中，具体采用皮尔森相关系数对各初步原始特征变量和初步重构特征变量进行相关性分析，以及采用集成决策树的方式对各初步原始特征变量和初步重构特征变量进行重要性计算。
[0024]更进一步说明，所述步骤S1中，对所获取的历史数据进行预处理具体指对所获取的历史数据中的不合理数据进行清洗，所述不合理数据包括错误数据、异常数据和时间间隔不规范数据。
[0025]更进一步说明，所述步骤S3中，采用预测训练引擎进行数据建模训练之前还包括对数据进行对时间的一阶、二阶和三阶导数的高维变换。
[0026]更进一步说明，所述步骤S4中，采用平均绝对误差对训练生成的预测模型进行效果验证，具体方法为：
[0027本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种垃圾焚烧炉烟气中污染物排放量预测模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，数据获取和处理：选取数据区间，获取垃圾焚烧炉设备测点的历史数据，对所获取的历史数据进行预处理，得到样本数据；步骤S2，选取特征变量，所述特征变量包括原始特征变量和重构特征变量，具体包括以下步骤：步骤S21，初步原始特征变量和初步重构特征变量的确定：根据污染物的生成机理和对历史数据的分析，确定影响污染物排放量的影响因素，根据影响因素确定初步原始特征变量；根据污染物的生成机理和对历史数据的分析，对所述初步原始特征变量进行特征重构，确定初步重构特征变量；步骤S22，用所述样本数据对各初步原始特征变量和初步重构特征变量进行相关性分析以及重要性计算，选取用于预测模型建立的原始特征变量和重构特征变量；步骤S3，预测模型建立：用所述样本数据计算重构特征变量的数据值，与原始特征变量对应的历史数据一起形成预测训练样本，采用预测训练引擎进行数据建模训练，生成预测模型；步骤S4，模型效果验证：对训练生成的预测模型进行效果验证，评估模型应用于实际的效果。2.根据权利要求1所述的垃圾焚烧炉烟气中污染物排放量预测模型构建方法，其特征在于，当对垃圾焚烧炉烟气中NOx排放量进行预测模型构建时，所述步骤S22中用于预测模型建立的原始特征变量为进料器行程、过热蒸汽流量、省煤器后烟气含氧量、二次风机蒸预器出口空气母管流量、过热器入口烟温、省煤器进口集箱压力、炉汽包压力、一次风机入口空气流量、锅筒壁温、强制送风挡板开度、氨水调节阀开度、氨水流量、一次风室压力、第一辐射通道烟温和炉排温度；所述步骤S22中用于预测模型建立的重构特征变量为一次风量/烟气含氧量均值和(一次风量+二次风量)/烟气含氧量均值。3.根据权利要求1所述的垃圾焚烧炉烟气中污染物排放量预测模型构建方法，其特征在于，当对垃圾焚烧炉烟气中SO2排放量进行预测模型构建时，所述步骤S22中用于预测模型建立的原始特征变量为过热蒸汽流量、过热器出口集箱门后压力、一次风机入口空气流量、二次风机蒸预器出口空气母管流量、一次风室压力、省煤器后烟气含氧量、高温过热器入口烟温、反应塔进水流量输出和熟石灰输送压力反馈值输出；所述步骤S22中用于预测模型建立的重构特征变量为一次风量/烟气含氧量均值和(一次风量+二次风量)/烟气含氧量均值。4.根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭光召，曾晓东，仇志超，龚千代，吴宗菠，
申请(专利权)人：瀚蓝绿电固废处理佛山有限公司，
类型：发明
国别省市：