一种基于智能算法的堆肥腐熟度提升方法技术

本发明专利技术公开了一种基于智能算法的堆肥腐熟度提升方法。本发明专利技术的步骤如下：首先，以厨余垃圾堆肥为例，获取其堆肥过程中的基本理化数据并进行预处理；然后，利用机器学习模型对数据集进行训练，以所收集的理化指标作为输入，以腐熟情况作为输出，通过监督学习得到堆肥腐熟度预测模型；最后，将上述模型作为框架，利用随机森林重要性分析手段得到关键理化参数，在不同阶段调控堆肥体系。本发明专利技术基于智能算法，从大数据角度模拟堆肥参数与腐熟度之间的关系，从而通过调控主要工艺参数优化堆肥系统以提高其腐熟度，方法具有普适性，结论具有准确性，且所述方法可推广至不同类型堆肥乃至其他相关领域。相关领域。相关领域。

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能算法的堆肥腐熟度提升方法


[0001]本专利技术属于堆肥
，特别是涉及到堆体腐熟度的调控技术。

技术介绍

[0002]随着经济的发展和城市化水平的快速推进，城镇厨余垃圾年产生量不断增长，推进有机固废的减量化、资源化和无害化迫在眉睫。在众多处理处置方法中，好氧堆肥技术是颇具前景的处理技术。该技术是指在好氧条件下，通过微生物作用，对厨余垃圾中的有机物进行分解，最终形成稳定的、富含腐殖质的生物质有机肥。其操作简单成本低，不仅实现了废弃物的资源化利用，也是达成碳减排的重要途径。
[0003]这种生物肥料的可利用性取决于其是否达到成熟水平，高的成熟度则意味着良好的肥料品质。堆肥过程中工艺的改变、物质成分的变化都会影响肥料的成熟度，若能综合分析这些参数对堆体成熟度的影响将有利于对体系进行优化。原有的基于实验研究不同指标变化对最后腐熟情况的影响在一定程度上能为实际堆肥工艺提供参考，但成本较高，过程繁琐，且由于物料的差异，结果也难具有普遍适用性，而近年来如机器学习，Meta分析等数据分析手段的兴起在很多领域的研究得到了较好的应用。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智能算法的堆肥腐熟度提升方法，其特征在于，步骤如下：S1、获取目标堆肥工艺下不同待优化堆肥阶段经过预处理后的理化指标和堆肥腐熟度指标数据，并将其构建为一系列训练样本，将所有训练样本按照堆肥阶段进行划分，每个待优化的堆肥阶段得到一个数据集；S2、针对每个待优化的堆肥阶段，分别利用该堆肥阶段对应的数据集对随机森林模型进行训练，所述随机森林模型以所述理化指标作为输入，以所述堆肥腐熟度指标作为输出，通过监督学习得到训练完毕的随机森林模型作为对应堆肥阶段的堆肥腐熟度预测模型；S3、针对目标堆肥工艺不同的待优化堆肥阶段，分别基于各堆肥阶段对应的所述堆肥腐熟度预测模型进行随机森林变量重要性分析，确定不同堆肥阶段各自的关键理化指标，用于作为实际堆肥过程中各堆肥阶段参数的调控依据。2.根据权利要求1所述的基于智能算法的堆肥腐熟度提升方法，其特征在于，所述理化指标和堆肥腐熟度指标数据均通过采集文献报道数据进行获取，采集的数据需进行包括归一化、标准化和异常值去除在内的预处理。3.根据权利要求1所述的基于智能算法的堆肥腐熟度提升方法，其特征在于，所述S1中，获取的所有理化指标数据需要通过皮尔森相关性分析进行共线性检验，对存在共线性的理化指标进行择一保留处理，再利用经过共线性检验的理化指标和堆肥腐熟度指标数据构建训练样本。4.根据权利要求1所述的基于智能算法的堆肥腐熟度提升方法，其特征在于，所述目标堆肥工艺为厨余垃圾好氧堆肥工艺，其理化指标为温度、pH、含水率、TN和TOC，所述堆肥腐熟度指标由T值和GI值综合计算得到；所述T值为堆肥阶段的堆肥物料碳氮比与堆肥前的原始物料碳氮比之间的比值；所述GI值为种子发芽指数。5.根据权利要求4所述的基于智能算法的堆肥腐熟度提升方法，其特征在于，所述目标堆肥工艺中待优化的堆肥...

【专利技术属性】
技术研发人员：楼莉萍，丁尚，黄吴吉，张金，施宏宇，胡集源，周子涵，胡宝兰，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：