原位热脱附设备中加热系统的控制方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种原位热脱附设备中加热系统的控制方法及装置，方法包括：检测实际温度信号；采用模糊模式识别方法对实际温度信号进行未来趋势预测，并将预测值转化为给定温度信号；基于高斯

【技术实现步骤摘要】
原位热脱附设备中加热系统的控制方法及装置


[0001]本专利技术涉及热脱附
，具体涉及一种原位热脱附设备中加热系统的控制方法和一种原位热脱附设备中加热系统的控制装置。

技术介绍

[0002]由于工业污染的加剧和农业化学物质的广泛应用，场地土壤和地下水的有机污染日益严重。土壤和地下水中典型的有机污染物包括苯系物、有机卤化物、DAWDADA石油类、农药和多氯联苯等。土壤和地下水环境中这些污染物质的存在可能会对附近人体和周边环境产生严重的不良影响，因此必须通过合理的技术手段来修复这些受污染的土壤和地下水，从而有效的控制场地的人体健康和生态环境风险。
[0003]目前，现有的原位热脱附技术的加热方式主要包括电阻式加热﹑蒸汽/热空气直接注射加热和热传导加热，其中热传导加热又可分为电加热和燃气加热两种形式。电热传导加热技术采用电能作为能源，将电能转换为热能直接导入地下，再通过土壤和地下水的热传导作用将热量传输至整个场地污染区域来提高场地温度，它具有加热系统设备简单、使用清洁能源、不涉及易燃物质存储、没有燃烧尾气排放等突出特点，具有较好的市场应用前景，因此电热传导加热技术是原位热脱技术中主流采用的方式。
[0004]申请号为201710335360.0，名称为“污染场地原位热脱附的电加热
‑
抽提/通风一体化装置”的专利，将电加热管和抽提管进行集成，但未涉及电加热过程的节能措施，同时电加热的方式存在不够自动化、温度控制效果不好、以及电能损耗较大的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术为解决相关技术中电加热的方式存在不够自动化、温度控制效果不好、以及电能损耗较大的问题，提出了如下技术方案。
[0006]本专利技术第一方面实施例提出了一种原位热脱附设备中加热系统的控制方法，所述加热系统包括加热井内的电加热棒，其特征在于，所述方法包括以下步骤：检测所述加热系统所在加热场的冷点位置处和加热井内多个位置处的实际温度信号；采用模糊模式识别方法对所述实际温度信号进行未来趋势预测，并将预测值转化为给定温度信号；计算所述给定温度信号与所述实际温度信号之间的温度差；根据所述实际温度信号、所述给定温度信号和所述温度差，并基于高斯
–
柯西变异海鸥算法确定PID控制器的参数，以及对所述PID控制器的参数进行更新；将更新后的PID控制器的参数和所述温度差输入PID控制器，以使所述PID控制器根据所述温度差输出控制信号；根据所述PID控制器输出的控制信号对所述电加热棒的电能进行控制。
[0007]另外，根据本专利技术上述实施例的原位热脱附设备中加热系统的控制方法还可以具有如下附加的技术特征。
[0008]根据本专利技术的一个实施例，采用模糊模式识别方法对所述实际温度信号进行未来趋势预测，并将预测值转化为给定温度信号，包括：从每个位置处的所述实际温度信号中，
提取实际温度信号的一组特征参数；根据每组所述特征参数得到特征向量，并确定每个所述特征参数的评估指标；根据所述特征参数及其评估指标得到症状集矩阵；确定每个所述特征参数的加权因子；根据所述症状集矩阵和各个所述特征参数的加权因子计算每个特征参数的隶属度；确定各个所述隶属度中的最大隶属度，并根据所述最大隶属度得到给定温度信号。
[0009]根据本专利技术的一个实施例，一组所述特征参数包括：温度值、增量和峰值，所述特征向量为：
[0010]F＝{F1,F2,F3}
[0011]F1＝y(t)
[0012]F2＝y(t)
‑
y(t
‑
1)
[0013][0014]其中，F表示所述特征向量，F1表示温度值，F2表示增量，F3表示峰值，y(t)表示t时刻的实际温度信号，y(t
‑
1)表示t
‑
1时刻的实际温度信号，sum为逻辑变量求和，表示中比小的点的数量，max(y(t))表示y(t)中最大的值。
[0015]根据本专利技术的一个实施例，所述温度值的评估指标包括低、中等和高，所述增量的评估指标包括下低、平缓和上升，所述峰值的评估指标包括无峰、单峰和多峰，所述症状集矩阵为：
[0016][0017][0018]其中，S表示症状集矩阵，0≤μ
ij
(i＝1,2,3，j＝1,2,3)≤1，μ
ij
表示第i个的特征参数的第j个评估指标，F
i
表示第i个特征参数，F
mij
、F
Sij
(i＝1,2,3，j＝1,2,3)分别表示第i个的特征参数的相应第j个评估指标的最大值、标准值。
[0019]根据本专利技术的一个实施例，根据所述实际温度信号、所述给定温度信号和所述温度差，并基于高斯
–
柯西变异海鸥算法确定PID控制器的参数，包括：将PID控制器的比例参数、积分参数和微分参数定义为解空间中的一个坐标点；基于Tent混沌映射初始化海鸥种群位置；根据所述实际温度信号、所述给定温度信号和所述温度差值计算每只海鸥个体适应度值；进行海鸥迁徙、柯西变异；更新海鸥个体位置，计算海鸥当前个体适应度值，若当前个体适应度值优于历史个体最优适应度值，将所述当前个体适应度值进行更新，否则不更新；判断算法是否进行局部搜索，若是则计算海鸥攻击位置，并进行高斯变异，否则进入下一步；判断是否达到最大迭代次数，若是则输出最优解，否则跳转到进行海鸥迁徙、柯西变异的步骤。
[0020]根据本专利技术的一个实施例，通过以下公式初始化海鸥种群位置：
[0021][0022]其中，X
k
为第k次迭代的海鸥位置，X
k+1
为第k+1次迭代的海鸥位置，a为常量，设为0.4，
[0023]通过以下公式计算每只海鸥适应度值：
[0024][0025][0026]其中，f为每只海鸥适应度值，k为总的迭代次数，N为海鸥种群数量，X
i
为第i次迭代的海鸥位置，e(t)为温度差，y(t)
max
为实际温度信号的最大值，r(t)为给定温度信号。
[0027]根据本专利技术的一个实施例，海鸥的最佳位置为：
[0028][0029]高斯变异公式为：
[0030]P
gsp
(m)＝P
bs
(m)+P
bs
(m)
·
R
GAU
[0031]P
gsi
(m)＝P
bs
(m)+P
bs
(m)
·
R
GAU
[0032]P
gsd
(m)＝P
bs
(m)+P
bs
(m)
·
R
GAU
[0033]其中，P
bs
(t)为t时刻海鸥的最佳位置，P
bs
(t+1)为t+1时刻海鸥的最佳位置，R
GAU
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种原位热脱附设备中加热系统的控制方法，所述加热系统包括加热井内的电加热棒，其特征在于，所述方法包括以下步骤：检测所述加热系统所在加热场的冷点位置处和加热井内多个位置处的实际温度信号；采用模糊模式识别方法对所述实际温度信号进行未来趋势预测，并将预测值转化为给定温度信号；计算所述给定温度信号与所述实际温度信号之间的温度差；根据所述实际温度信号、所述给定温度信号和所述温度差，并基于高斯
–
柯西变异海鸥算法确定PID控制器的参数，以及对所述PID控制器的参数进行更新；将更新后的PID控制器的参数和所述温度差输入PID控制器，以使所述PID控制器根据所述温度差输出控制信号；根据所述PID控制器输出的控制信号对所述电加热棒的电能进行控制。2.根据权利要求1所述的原位热脱附设备中加热系统的控制方法，其特征在于，采用模糊模式识别方法对所述实际温度信号进行未来趋势预测，并将预测值转化为给定温度信号，包括：从每个位置处的所述实际温度信号中，提取实际温度信号的一组特征参数；根据每组所述特征参数得到特征向量，并确定每个所述特征参数的评估指标；根据所述特征参数及其评估指标得到症状集矩阵；确定每个所述特征参数的加权因子；根据所述症状集矩阵和各个所述特征参数的加权因子计算每个特征参数的隶属度；确定各个所述隶属度中的最大隶属度，并根据所述最大隶属度得到给定温度信号。3.根据权利要求2所述的原位热脱附设备中加热系统的控制方法，其特征在于，一组所述特征参数包括：温度值、增量和峰值，所述特征向量为：F＝{F1,F2,F3}F1＝y(t)F2＝y(t)
‑
y(t
‑
1)其中，F表示所述特征向量，F1表示温度值，F2表示增量，F3表示峰值，y(t)表示t时刻的实际温度信号，y(t
‑
1)表示t
‑
1时刻的实际温度信号，sum为逻辑变量求和，表示中比小的点的数量，max(y(t))表示y(t)中最大的值。4.根据权利要求3所述的原位热脱附设备中加热系统的控制方法，其特征在于，所述温度值的评估指标包括低、中等和高，所述增量的评估指标包括下低、平缓和上升，所述峰值的评估指标包括无峰、单峰和多峰，所述症状集矩阵为：
其中，S表示症状集矩阵，0≤μ
ij
(i＝1,2,3，j＝1,2,3)≤1，μ
ij
表示第i个的特征参数的第j个评估指标，F
i
表示第i个特征参数，F
mij
、F
Sij
(i＝1,2,3，j＝1,2,3)分别表示第i个的特征参数的相应第j个评估指标的最大值、标准值。5.根据权利要求1所述的原位热脱附设备中加热系统的控制方法，其特征在于，根据所述实际温度信号、所述给定温度信号和所述温度差，并基于高斯
–
柯西变异海鸥算法确定PID控制器的参数，包括：将PID控制器的比例参数、积分参数和微分参数定义为解空间中的一个坐标点；基于Tent混沌映射初始化海鸥种群位置；根据所述实际温度信号、所述给定温度信号和所述温度差值计算每只海鸥个体适应度值；进行海鸥迁徙、柯西变异；更新海鸥个体位置，计算海鸥当前个体适应度值，若当前个体适应度值优于历史个体最优适应度值，将所述当前个体适应度值进行更新，否则不更新；判断算法是否进行局部搜索，若是则计算海鸥攻击位置，并进行高斯变异，否则进入下一步；判断是否达到最大迭代次数，若是则输出最优解，否则跳转到进行海鸥迁徙、柯西变异的步骤。6.根据权利要求5所述的原位热脱附设备中加热系统的控制方法，其特征在于，通过以下公式初始化海鸥种群位置：其中，X
k
为第k次迭代的海鸥位置，X
k+1
为第k+1次迭代的海鸥位置，a为常量，设为0.4，通过以下公式计算每只海鸥适应度值：通过以下公式计算每只海鸥适应度值：其中，f为每只海鸥适应度值，k为总的迭代次...

【专利技术属性】
技术研发人员：倪福银，张文超，陈立兴，程钦，王琪，
申请(专利权)人：江苏理工学院，
类型：发明
国别省市：