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1、生物質(zhì)氣化技術(shù)是實(shí)現(xiàn)生物質(zhì)能高效利用的重要方式之一,然而燃?xì)饨褂图拔廴疚锏拇嬖谥萍s著氣化燃?xì)獾耐茝V應(yīng)用。目前國(guó)內(nèi)外針對(duì)生物質(zhì)氣化燃?xì)饨褂图拔廴疚飪艋矫娴难芯慷嗉性趦艋に?、催化劑特性、試?yàn)方法等領(lǐng)域,而從優(yōu)化控制角度對(duì)生物質(zhì)氣化燃?xì)饨褂图拔廴疚锩摮^(guò)程的分析研究較為缺乏。
鑒于此,本文在對(duì)生物質(zhì)氣化燃?xì)饨褂图拔廴疚锩摮^(guò)程特性、影響因素、脫除工藝方法全面分析總結(jié)的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了生物質(zhì)氣化燃?xì)饨褂图拔廴疚镎w脫除方法。并分別
2、從工藝設(shè)計(jì)、試驗(yàn)方案、建模及工況優(yōu)化等角度對(duì)該方法進(jìn)行了闡述。
參照生物質(zhì)氣化燃?xì)饨褂图拔廴疚镎w脫除工藝,本文提出了一種新的融入灰色關(guān)聯(lián)度分析(GRA)的最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)建模方法。該建模方法通過(guò)對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的GRA分析,提取氣化焦油及污染物脫除過(guò)程的強(qiáng)相關(guān)因素作為模型訓(xùn)練樣本,避免了樣本數(shù)據(jù)中冗余信息的干擾?;谖墨I(xiàn)[23]和文獻(xiàn)[67]的試驗(yàn)過(guò)程,分別建立了生物質(zhì)氣化爐內(nèi)焦油脫除過(guò)程、爐外焦油催化裂解過(guò)程和
3、氨催化脫除過(guò)程的LS-SVM模型。驗(yàn)證結(jié)果表明,融入 GRA的LS-SVM模型較單純的LS-SVM模型具有更好的擬合效果和泛化能力,模型擬合誤差和外推誤差均小于10%,可以滿(mǎn)足工程預(yù)測(cè)要求。
依據(jù)所建立的三個(gè)LS-SVM模型,分別設(shè)計(jì)了生物質(zhì)氣化爐內(nèi)焦油脫除過(guò)程、爐外焦油催化裂解過(guò)程和氨催化脫除過(guò)程多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù),并通過(guò)并列遺傳算法尋優(yōu)得到了氣化爐內(nèi)脫焦過(guò)程、爐外焦油催化裂解過(guò)程和氨催化脫除過(guò)程Pareto最優(yōu)解集。尋優(yōu)結(jié)果表
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