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.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113094986A(43)申请公布日2021.07.09(21)申请号202110355816.6G06Q50/26(2012.01)(22)申请日2021.04.01G16C20/30(2019.01)G16C20/70(2019.01)(71)申请人瀚蓝绿电固废处理（佛山）有限公司地址528225广东省佛山市南海区狮山林场大榄分场(72)发明人郭光召曾晓东仇志超龚千代吴宗菠(74)专利代理机构佛山市禾才知识产权代理有限公司44379代理人罗凯欣曹振(51)Int.Cl.G06F30/27(2020.01)G06K9/62(2006.01)G06Q10/04(2012.01)G06Q10/06(2012.01)权利要求书2页说明书15页附图6页(54)发明名称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(57)摘要本发明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。CN113094986ACN113094986A权利要求书1/2页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；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。2CN113094986A权利要求书2/2页5.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