基于光谱的SF_(6)分解物中SO_(2)浓度检测仪设计

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作者 刘伟 毛逸凡 +1 位作者 霍思佳 杨帅 《应用光学》 北大核心 2025年第3期589-595,共7页

针对电气设备内六氟化硫(SF_(6))分解物中二氧化硫(SO_(2))浓度检测问题,对紫外吸收光谱分析模块设计和数据处理方法进行了研究。采用低功耗脉冲氙灯光源缩短预热时间,设计了多次反射的长光程气体吸收池,有效缩短响应时间;光源和微型光... 针对电气设备内六氟化硫(SF_(6))分解物中二氧化硫(SO_(2))浓度检测问题,对紫外吸收光谱分析模块设计和数据处理方法进行了研究。采用低功耗脉冲氙灯光源缩短预热时间,设计了多次反射的长光程气体吸收池,有效缩短响应时间;光源和微型光谱仪与气室直接耦合,减少用气量,稳定性更好。在280 nm~320 nm谱段进行SO_(2)浓度反演,采用偏最小二乘回归多元校正方法对SO_(2)谱段差分吸光度与SO_(2)浓度建立回归模型,模型误差小于0.5μL/L。设计了检测仪原理样机,试验验证了设计方案的可行性。 展开更多

关键词 紫外吸收光谱法 气体分析模块 二氧化硫浓度 偏最小二乘回归

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基于平衡优化算法-径向基神经网络的燃煤机组SO_(2)浓度动态软测量模型

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作者 金秀章 史德金 乔鹏 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期123-132,共10页

针对燃煤机组脱硫系统惯性大、影响因素多且实时性较差的问题,提出了一种基于平衡优化算法(Equilibrium Optimizer, EO)和径向基神经网络(Radial Basis Function Neural Network, RBFNN)的动态软测量模型。首先,利用灰色关联分析同时进... 针对燃煤机组脱硫系统惯性大、影响因素多且实时性较差的问题,提出了一种基于平衡优化算法(Equilibrium Optimizer, EO)和径向基神经网络(Radial Basis Function Neural Network, RBFNN)的动态软测量模型。首先,利用灰色关联分析同时进行变量筛选和时序调整;再结合控制理论知识,利用EO算法进行辅助变量的阶次选择;最后,使用包含延迟与阶次信息的输入变量作为模型输入,利用EO算法优化径向基神经网络参数,建立出口SO_(2)质量浓度预测模型(EO-RBFNN动态软测量模型)。然后将其与未加入迟延的RBFNN静态模型、加入迟延的RBFNN静态模型、粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)优化RBFNN网络参数的PSO-RBFNN动态软测量模型进行比较。结果显示,EO-RBFNN动态软测量模型的预测效果最好,相对误差最小。即使是在出口SO_(2)浓度剧烈波动时,模型也可以较准确地进行预测,具有较好的动态特性。 展开更多

关键词 so_(2)浓度 平衡优化算法 灰色关联分析 径向基神经网络 软测量模型

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电催化膜反应器耦合臭氧技术处理印染废水反渗透浓缩液及Na_(2)SO_(4)资源化利用

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作者 王若晗 杜明辉 +1 位作者 王虹 李建新 《膜科学与技术》 北大核心 2025年第3期127-135,共9页

含高盐和难降解有机物的印染废水反渗透(Reverse Osmosis, RO)浓缩液的有效处理是一项巨大的挑战。本文利用自制的多通道导电炭膜作为阴极,石墨板为辅助阳极,构建电催化膜反应耦合O_(3)体系(ECMR-O_(3))处理工业印染废水RO浓缩液。结果... 含高盐和难降解有机物的印染废水反渗透(Reverse Osmosis, RO)浓缩液的有效处理是一项巨大的挑战。本文利用自制的多通道导电炭膜作为阴极,石墨板为辅助阳极,构建电催化膜反应耦合O_(3)体系(ECMR-O_(3))处理工业印染废水RO浓缩液。结果表明,ECMR-O_(3)对RO浓缩液COD去除率达93.75%,出口COD质量浓度降低为48.15 mg/L,达到《纺织染整工业回用水水质标准》(FZ/T 01107 2011)(COD质量浓度<50 mg/L)。Na_(2)SO_(4)回用成本分析表明,处理每吨印染废水RO浓缩液可以回收28.1 kg Na_(2)SO_(4),具有客观的经济效益。借助电子自旋共振(ESR)证实了·OH是ECMR-O_(3)产生协同效应的关键活性物种,借助紫外可见光谱图(UV-Vis)和三维荧光光谱(3D-EEM)深入阐明降解机制,为印染废水RO浓缩液高效处理提供了一种有效途径。 展开更多

关键词 印染废水 反渗透浓缩液 电催化膜反应器 臭氧氧化 Na_(2)so_(4)回收

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基于梯度提升算法的山东省2019年SO_(2)污染物时空变化分析

4

作者 李隆 杜宁 +2 位作者 邓小东 张洪飞 龚德才 《环境科学研究》 北大核心 2025年第6期1241-1251,共11页

连续的SO_(2)污染物时空分布情况对于监测和综合治理大气SO_(2)污染、提高环境空气质量具有重要意义,使用Sentinel-5P TROPOMI提供的近实时SO_(2)垂直柱浓度数据、ERA5气象再分析资料和DEM数据,基于梯度提升机器学习模型(CatBoost)对山... 连续的SO_(2)污染物时空分布情况对于监测和综合治理大气SO_(2)污染、提高环境空气质量具有重要意义,使用Sentinel-5P TROPOMI提供的近实时SO_(2)垂直柱浓度数据、ERA5气象再分析资料和DEM数据,基于梯度提升机器学习模型(CatBoost)对山东省2019年SO_(2)污染物时空变化进行分析。结果表明:①CatBoost模型拟合的SO_(2)浓度的各项评价指标均为最佳,拟合精度指标MAE(平均绝对误差)、RMSE(均方根误差)和R 2(决定系数)分别为2.72μg/m^(3)、4.23μg/m^(3)和0.809,十折交叉验证精度指标MAE、RMSE和R 2分别为2.66μg/m^(3)、4.29μg/m^(3)和0.814,同时CatBoost模型在不同时间尺度和年份上也具有良好的稳定性。②2019年1−12月山东省SO_(2)浓度呈现“高、低、高”的“U”型分布特点,1月SO_(2)浓度(25.5μg/m^(3))最高,8月(8.4μg/m^(3))最低。各季节SO_(2)浓度存在明显差异,表现为夏季(8.74μg/m^(3))<秋季(12.37μg/m^(3))<春季(14.12μg/m^(3))<冬季(20.18μg/m^(3)),呈冬春高、夏秋低的特征,且SO_(2)浓度年均值为13.36μg/m^(3)。③2019年山东省年均SO_(2)浓度总体呈现中部地区高、东部沿海城市低的空间分布特征,高值区多位于工企业集中地区,低值区主要分布在工业数量少、地势平缓的沿海一带。研究显示,CatBoost模型具备良好的稳定性和泛化能力,能够揭示山东省2019年SO_(2)浓度时空间分布特征与污染演化趋势之间的关系,可为山东省SO_(2)污染治理提供有效的方法和数据。 展开更多

关键词 CatBoost Sentinel-5P TROPOMI so_(2)浓度 山东省 机器学习 时空分布

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基于变量筛选和注意力机制的CNN-BiLSTM出口SO_(2)浓度预测模型

5

作者 畅晗 金秀章 +1 位作者 赵术善 赵大勇 《计量学报》 北大核心 2025年第7期1041-1050,共10页

针对燃煤电厂锅炉燃烧工况复杂多变和脱硫系统惯性大,影响因素多,导致的出口SO_(2)浓度频繁大范围波动且难以预测的问题,提出一种基于浣熊优化算法(coati optimization algorithm,COA)优化变分模态分解(variational mode decomposition,... 针对燃煤电厂锅炉燃烧工况复杂多变和脱硫系统惯性大,影响因素多,导致的出口SO_(2)浓度频繁大范围波动且难以预测的问题,提出一种基于浣熊优化算法(coati optimization algorithm,COA)优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)算法与融合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory networks,BiLSTM)和注意力机制的出口SO_(2)浓度预测模型。首先使用k-近邻互信息法筛选出与出口SO_(2)浓度相关性高的辅助变量,求取出各个辅助变量对应的时延补偿,然后对补偿后的变量用COA-VMD算法进行分解,保留分解结果中与输出变量相关性最大的变量子集进行重构,并将其作为模型的输入,最后使用CNN-BiLSTM-Attention建立出口SO_(2)浓度预测模型。仿真结果表明,相比其他模型该模型的均方根误差、平均绝对百分比误差最小,预测精度最高,分别为0.5777 mg/m^(3),0.2705%,0.9732。 展开更多

关键词 so_(2)浓度预测 浣熊优化算法 VMD分解 卷积神经网络 双向长短期记忆网络 注意力机制

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MnSO_(4)-H_(2)SO_(4)体系紫外可见光谱特性及定量分析

6

作者 徐艳丽 徐夫元 段宁 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第11期3160-3168,共9页

湿法冶金工业中高酸高锰体系(H_(2)SO_(4)≤2 mol·L^(-1),Mn^(2+)≤1.2 mol·L^(-1))的监测面临传统方法预处理复杂、响应慢的瓶颈。在高浓度H_(2)SO_(4)体系中对Mn^(2+)浓度的监测对于湿法冶金工艺的过程控制和优化至关重要... 湿法冶金工业中高酸高锰体系(H_(2)SO_(4)≤2 mol·L^(-1),Mn^(2+)≤1.2 mol·L^(-1))的监测面临传统方法预处理复杂、响应慢的瓶颈。在高浓度H_(2)SO_(4)体系中对Mn^(2+)浓度的监测对于湿法冶金工艺的过程控制和优化至关重要。旨在开发一种基于紫外可见(UV-Vis)光谱的快速直测方法,解决Mn^(2+)与H_(2)SO_(4)光谱重叠的干扰问题,能够直接测定MnSO_(4)-H_(2)SO_(4)体系中的Mn^(2+)浓度,为工业高频次监测提供创新解决方案。为此系统测定了0~18 mol·L^(-1) H_(2)SO_(4)溶液的光谱特性,结合光谱相似性分析[包括光谱相关性度量(SCM)、欧几里得距离度量(EDM)和光谱信息散度(SID)],筛选抗干扰波长;通过长光程增强策略(100 mm)提升Mn^(2+)检测灵敏度;建立工业浓度范围(Mn^(2+)≤60 g·L^(-1))内的定量模型。结果表明:H_(2)SO_(4)在180~230 nm的吸收峰(λ_(max)=185~195 nm)与MnSO_(4)信号严重重叠,其浓度依赖性位移及Mn^(2+)配位增强SO_(4)^(2-)吸光是核心干扰源;400 nm波长处H_(2)SO_(4)无吸收且Mn^(2+)特征稳定,模型预测绝对相对误差(a bsolute relative error,|RE|)与相对标准偏差(RSD)均<5%,R^(2)>0.99。首创“光谱干扰解耦-长光程增强”协同策略,开发了一种无需稀释或预处理的UV-Vis光谱检测方法,实现在高浓度H_(2)SO_(4)溶液中对Mn 2+的快速、精准监测。该方法具备快速、低成本和高精度,适用于工业浸出和电解精炼的监测需求,同时对其他无机盐电解体系的分析具有指导意义,为提升湿法冶金效率、降低环境负荷提供了重要参考。 展开更多

关键词 Mnso_(4)-H_(2)so_(4)电解液 紫外可见光谱 高浓度Mn^(2+)直测 光谱相似性分析

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基于互信息PSO-LSSVM的SO_(2)浓度预测 被引量：11

7

作者 金秀章 李京 《计量学报》 CSCD 北大核心 2021年第5期675-680,共6页

针对火电厂SO_(2)污染物排放问题,提出了一种基于互信息的粒子群寻优(PSO)最小二乘支持向量机(LSSVM)模型预测方法,通过筛选出与SO_(2)实测入口浓度相关性较高的辅助变量,将其作为模型的输入,实现对主导变量SO_(2)浓度的预测。利用互信... 针对火电厂SO_(2)污染物排放问题,提出了一种基于互信息的粒子群寻优(PSO)最小二乘支持向量机(LSSVM)模型预测方法,通过筛选出与SO_(2)实测入口浓度相关性较高的辅助变量,将其作为模型的输入,实现对主导变量SO_(2)浓度的预测。利用互信息筛选出的辅助变量相比于机理分析、皮尔逊相关性筛选出的辅助变量具有更高的相关性。利用互信息筛选出的辅助变量作为LSSVM模型的输入以及粒子群法确定LSSVM的参数,不仅缩短了计算时间,还提高了预测精度。将该方法应用到某火电厂的SO_(2)浓度软测量中,利用现场数据进行仿真,结果表明预测精度较高,相对误差较低,预测趋势更贴近实际值,减小了实际值与预测值的误差(均方根误差为2.485,平均相对误差为0.2603%),为现场的SO_(2)浓度提前控制提供了软件技术支持。 展开更多

关键词 计量学 so_(2)浓度预测 互信息 粒子群寻优 最小二乘支持向量机 最小冗余最大相关性

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基于VMD-IASO-ELM的吸收塔出口SO_(2)浓度组合预测模型 被引量：5

8

作者 金秀章 李阳峰 姚宁 《计量学报》 CSCD 北大核心 2023年第4期630-637,共8页

为提高火电厂SO_(2)污染物排放控制水平,提出一种基于变分模态分解(VMD)改进原子搜索算法(IASO)极限学习机(ELM)的吸收塔出口SO_(2)浓度组合预测模型。首先,利用机理和相关性分析确定吸收塔出口SO_(2)浓度的初始相关变量,并采用VMD算法... 为提高火电厂SO_(2)污染物排放控制水平,提出一种基于变分模态分解(VMD)改进原子搜索算法(IASO)极限学习机(ELM)的吸收塔出口SO_(2)浓度组合预测模型。首先,利用机理和相关性分析确定吸收塔出口SO_(2)浓度的初始相关变量,并采用VMD算法对其分解,保留分解结果与输出互信息中大的低频分量;然后,采用结构简单、学习速度快的ELM建立预测模型,并利用基于混合策略改进的IASO优化网络参数,提高预测精度;最后,利用模糊规则推理出误差修正项以校正ELM模型预测结果。应用历史数据仿真建模,结果表明该模型具有较高的预测精度和学习能力,能够准确跟踪吸收塔出口SO_(2)浓度变化趋势。 展开更多

关键词 计量学 so_(2)浓度预测 变分模态分解 原子搜索算法 极限学习机 模糊推理

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基于互信息PSO-LSTM的SO_(2)浓度预测 被引量：10

9

作者 金秀章 李京 《控制工程》 CSCD 北大核心 2022年第11期1928-1932,共5页

针对电厂燃煤机组的SO_(2)污染物排放问题,提出一种基于互信息(MI)和粒子群优化算法(PSO_(2))的长短期记忆网络(LSTM)预测模型。利用MI筛选出与SO_(2)入口浓度相关性较高的辅助变量,以实现辅助变量的降维。其次,通过PSO_(2)确定LSTM的... 针对电厂燃煤机组的SO_(2)污染物排放问题,提出一种基于互信息(MI)和粒子群优化算法(PSO_(2))的长短期记忆网络(LSTM)预测模型。利用MI筛选出与SO_(2)入口浓度相关性较高的辅助变量,以实现辅助变量的降维。其次,通过PSO_(2)确定LSTM的最优参数组合,降低LSTM训练成本。最终,将选定的辅助变量作为PSO_(2)-LSTM的输入,实现对主导变量SO_(2)浓度的预测。选取火电厂现场DCS数据作为测试数据,以检验模型在真实状况下的应用表现。实验结果显示,所建模型的均方根误差为1.114 3、平均相对误差为0.028 3,表明其预测精度远高于传统预测模型。 展开更多

关键词 长短期记忆网络 互信息 so_(2)浓度预测 粒子群优化

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基于改进INFO-Bi-LSTM模型的SO_(2)排放质量浓度预测 被引量：3

10

作者 王琦 柴宇唤 +2 位作者 王鹏程 刘百川 刘祥 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期641-649,共9页

针对火电机组SO_(2)排放质量浓度的影响因素众多,难以准确预测的问题,提出一种改进向量加权平均(weighted mean of vectors,INFO)算法与双向长短期记忆(bi-directional long short term memory,Bi-LSTM)神经网络相结合的预测模型(改进IN... 针对火电机组SO_(2)排放质量浓度的影响因素众多,难以准确预测的问题,提出一种改进向量加权平均(weighted mean of vectors,INFO)算法与双向长短期记忆(bi-directional long short term memory,Bi-LSTM)神经网络相结合的预测模型(改进INFO-Bi-LSTM模型)。采用Circle混沌映射和反向学习产生高质量初始化种群,引入自适应t分布提升INFO算法跳出局部最优解和全局搜索的能力。选取改进INFO-Bi-LSTM模型和多种预测模型对炉内外联合脱硫过程中4种典型工况下的SO_(2)排放质量浓度进行预测,将预测结果进行验证对比。结果表明:改进INFO算法的寻优能力得到提升,并且改进INFO-Bi-LSTM模型精度更高,更加适用于SO_(2)排放质量浓度的预测,可为变工况下的脱硫控制提供控制理论支撑。 展开更多

关键词 炉内外联合脱硫 烟气so_(2)质量浓度 INFO算法 Bi-LSTM神经网络 Circle混沌映射 自适应t分布

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基于修正高斯烟团模型的SO_(2)瞬时排放扩散研究 被引量：3

11

作者 王竟成 王津梅 +3 位作者 李兆辰 杨雨岚 李泽华 杨祎 《安全与环境工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期225-231,共7页

大气腐蚀不仅危害人类身体健康,而且会对暴露在大气环境中的工业设备造成腐蚀危害。SO_(2)是主要的大气污染物之一,对其扩散的研究可以预测近污染源地区大气中SO_(2)浓度分布,进而为采取监测治理措施提供理论支撑。高斯烟团模型通常用... 大气腐蚀不仅危害人类身体健康,而且会对暴露在大气环境中的工业设备造成腐蚀危害。SO_(2)是主要的大气污染物之一,对其扩散的研究可以预测近污染源地区大气中SO_(2)浓度分布,进而为采取监测治理措施提供理论支撑。高斯烟团模型通常用来模拟在小风静风条件下稳定污染点源连续排放的大气扩散问题,但对稳定污染点源瞬时排放(排放一段时间后不再排放)的研究较欠缺。提出一种修正的高斯烟团模型,将稳定污染点源瞬时排放污染物浓度扩散问题建模为排放时间内有限个烟团的叠加,分别讨论了烟团扩散时间小于或等于排放时间、扩散时间大于排放时间条件下稳定污染点源瞬时排放的大气扩散模型,并通过实例对提出的修正高斯烟团模型进行了仿真模拟试验。结果表明:修正后的高斯烟团模型能够模拟稳定污染点源连续排放和瞬时排放两种情况下污染物SO_(2)浓度分布,且模拟结果更符合实际情况。该研究结果可为近污染源地区大气中SO_(2)浓度的实时预测提供更为有效的方法。 展开更多

关键词 高斯烟团模型 稳定污染点源 so_(2)瞬时排放 so_(2)浓度预测

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基于PSO-Lasso算法的电站湿法脱硫出口SO_(2)浓度预测 被引量：10

12

作者 郑茗友 王伟 +2 位作者 赵文杰 王建峰 郄英杰 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第1期112-117,共6页

为了能够简便地研究机组运行中的过程参数与脱硫效率的关系,提出了一种基于套索(Lasso,Least absolute shrinkage and selection operator)算法的预测方法。结合脱硫系统现场的实际数据,通过相关性分析筛选影响脱硫出口的主要因素。相... 为了能够简便地研究机组运行中的过程参数与脱硫效率的关系,提出了一种基于套索(Lasso,Least absolute shrinkage and selection operator)算法的预测方法。结合脱硫系统现场的实际数据,通过相关性分析筛选影响脱硫出口的主要因素。相比于传统的回归算法,创新性的使用粒子群算法(PSO)确定提取出的主要参数的函数形式,最后使用Lasso算法确定最终的预测模型,该模型在简化运算复杂度的同时保证了预测精度。训练数据的选取使用正交化法则,保证训练数据的丰富性与有效性。测试结果表明,模型预测误差为2.23 mg/m^(3),能够反映在工况变化下脱硫出口浓度的对应关系也有助于脱硫系统的优化控制,具有一定的研究与应用价值。 展开更多

关键词 WFGD Lasso回归 粒子群算法 出口so_(2)浓度 预测模型

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双向门控循环神经网络的SO_(2)排放浓度预测模型 被引量：6

13

作者 蒋星明 曹顺安 +2 位作者 王民军 陈东 董毕承 《应用化工》 CAS CSCD 北大核心 2021年第12期3519-3523,共5页

火力发电站脱硫系统数据具有大惯性和延时性等特点,且影响SO_(2)排放浓度的因素众多。为此,建立了基于双向门控循环神经网络(biGRU)的SO_(2)排放浓度预测模型。以分析得到的主成分为输入变量,SO_(2)排放浓度为输出变量,通过训练对脱硫系... 火力发电站脱硫系统数据具有大惯性和延时性等特点,且影响SO_(2)排放浓度的因素众多。为此,建立了基于双向门控循环神经网络(biGRU)的SO_(2)排放浓度预测模型。以分析得到的主成分为输入变量,SO_(2)排放浓度为输出变量,通过训练对脱硫系统SO_(2)排放浓度数据进行预测,并进行比较。结果表明,与传统的RNN以及LSTM模型相比,biGRU模型能够获得较高的预测精度,其对称平均绝对百分比误差相较于RNN和LSTM分别下降了4.235%,0.718%,其均方根误差分别下降了1.942,0.443 mg/Nm^(3)。该模型预测误差较低,泛化能力较好,具有较高的实际应用价值,有利于实现排放控制和节能减排。 展开更多

关键词 火力发电站 脱硫系统 so_(2)排放浓度 biGRU 预测模型

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基于MIC和MPA-KELM的脱硫出口SO_(2)浓度预测 被引量：11

14

作者 闫浩思 赵文杰 《计量学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期271-278,共8页

建立脱硫出口SO_(2)浓度预测模型是实现脱硫系统经济运行的基础。针对这一问题,提出了基于最大信息系数(MIC)的变量选择方法和基于海洋捕食算法(MPA)优化核极限学习机(KELM)的脱硫出口SO_(2)浓度预测模型。首先,采用机理分析法筛选影响... 建立脱硫出口SO_(2)浓度预测模型是实现脱硫系统经济运行的基础。针对这一问题,提出了基于最大信息系数(MIC)的变量选择方法和基于海洋捕食算法(MPA)优化核极限学习机(KELM)的脱硫出口SO_(2)浓度预测模型。首先,采用机理分析法筛选影响出口SO2浓度的变量,提出循环浆液综合流量表达方法,便于描述浆液循环泵组合的影响特性;在此基础上,通过基于最大信息系数的变量选择算法确定模型输入变量;运用MPA对KELM的正则系数C和核参数S进行寻优,建立MPA-KELM的出口SO_(2)浓度预测模型;最后,利用电厂运行数据进行仿真实验。实验结果表明,所建立出口SO_(2)浓度预测模型的均方误差、平均绝对百分比误差分别为1.23666 mg/m^(3)和4.9876%,预测精度高,能够为脱硫系统出口SO_(2)的现场优化控制提供技术支持。 展开更多

关键词 计量学 so_(2)浓度预测 核极限学习机 海洋捕食算法 最大信息系数 循环浆液 综合流量

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克拉玛依市NO_(2)和SO_(2)垂直柱浓度特征分析 被引量：2

15

作者 马莹萍 李艳红 闫晶洁 《中山大学学报（自然科学版）（中英文）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期94-102,共9页

为研究新疆克拉玛依市NO_(2)和SO_(2)污染状况,了解其时空分布特征及影响因素,2018年利用地基多轴差分吸收光谱仪(MAX-DOAS)在克拉玛依市进行固定点监测和车载移动环城监测获取NO_(2)和SO_(2)垂直柱浓度数据。研究表明:1)克拉玛依市NO_... 为研究新疆克拉玛依市NO_(2)和SO_(2)污染状况,了解其时空分布特征及影响因素,2018年利用地基多轴差分吸收光谱仪(MAX-DOAS)在克拉玛依市进行固定点监测和车载移动环城监测获取NO_(2)和SO_(2)垂直柱浓度数据。研究表明:1)克拉玛依市NO_(2)和SO_(2)气体的日变化规律呈“U”型变化特征,NO_(2)垂直柱浓度一般在9:00~11:00、17:00~19:00浓度值较高,11:00~17:00浓度值较低;SO_(2)垂直柱浓度一般在11:00~13:00、15:00~17:00浓度值较高,13:00~15:00浓度值较低。即早晚高中午低。2)季节变化规律:NO_(2)和SO_(2)浓度皆表现为冬季>秋季>春季>夏季的变化特点。整体上同一时段内NO_(2)垂直柱浓度比SO_(2)垂直柱浓度值偏大。3)克拉玛依市NO_(2)和SO_(2)垂直柱浓度与风向风速密切相关,表现出风速越大污染范围越大。又由于特殊的地理条件和气象要素导致污染物的聚集,难以及时向外扩散。4)后向轨迹分析表明,克拉玛依市污染物主要源于外地。在外来区域传输影响中,克拉玛依市主要受到西北方向气团(占比为51.12%~75.83%)远距离传输和偏东方向气团(占比为14.0%~26.37%)近距离传输的影响。 展开更多

关键词 克拉玛依市 NO_(2)柱浓度 so_(2)柱浓度

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基于机理和数据混合模型的SD-WFGD系统SO_(2)浓度动态预测 被引量：3

16

作者 李瑞连 曾德良 +3 位作者 张光明 谢衍 朱岩松 朱红成 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1118-1128,1136,共12页

为了保证燃煤电站脱硫系统SO_(2)排放浓度达到环保要求的同时实现经济运行,建立了单塔双循环湿法烟气脱硫(SD-WFGD)系统出口SO_(2)浓度混合动态预测模型。首先,分析吸收SO_(2)的化学反应过程,分别建立了吸收塔出口和浆液池(AFT塔)出口SO... 为了保证燃煤电站脱硫系统SO_(2)排放浓度达到环保要求的同时实现经济运行,建立了单塔双循环湿法烟气脱硫(SD-WFGD)系统出口SO_(2)浓度混合动态预测模型。首先,分析吸收SO_(2)的化学反应过程,分别建立了吸收塔出口和浆液池(AFT塔)出口SO_(2)浓度机理模型;然后,利用变分模态分解(VMD)方法对历史运行数据和机理模型预测偏差数据进行分解,将分解后不同频率的模态分量进行重构,利用最小二乘支持向量机(LSSVM)算法训练并得到不同的模态分量模型,将不同模态分量的LSSVM模型进行加权叠加,建立了数据补偿模型;最后,将数据补偿模型输出和机理模型输出进行叠加,得到SD-WFGD系统SO_(2)浓度混合动态预测模型。结果表明:利用VMD算法将历史数据分解为不同模态,不同模态数据重构后可有效提高数据模型的预测精度;同时,将机理模型和数据模型结合,可提升模型预测能力。 展开更多

关键词 燃煤电站 SD-WFGD系统 so_(2)预测 机理建模

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基于改进粒子群优化长短时记忆神经网络的脱硫系统SO_(2)预测模型 被引量：21

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作者 吴磊 康英伟 《热力发电》 CAS CSCD 北大核心 2021年第12期66-73,共8页

针对燃煤电厂脱硫系统出口SO_(2)质量浓度难以稳定控制的问题,提出了一种基于改进粒子群算法(IPSO)优化长短时记忆(LSTM)神经网络的IPSO-LSTM预测模型。首先利用主成分分析(PCA)计算各个变量的贡献率从而筛选出模型的辅助变量,实现辅助... 针对燃煤电厂脱硫系统出口SO_(2)质量浓度难以稳定控制的问题,提出了一种基于改进粒子群算法(IPSO)优化长短时记忆(LSTM)神经网络的IPSO-LSTM预测模型。首先利用主成分分析(PCA)计算各个变量的贡献率从而筛选出模型的辅助变量,实现辅助变量的降维。其次,利用改进粒子群算法确定LSTM神经网络的神经元数量、学习率和迭代次数。最后,将选定的辅助变量作为IPSO-LSTM预测模型的输入,预测出口SO_(2)质量浓度,采用国内某电厂2×600 MW机组脱硫数据进行仿真,并与相关11种模型进行对比。仿真结果表明,本文模型预测误差最小,其均方根误差为0.98 mg/m^(3),平均相对误差为1.81%;与传统LSTM、LSSVM模型相比,预测精度分别可提高72%和81%;与其他相关模型相比,改进的PSO可以提高PSO的全局寻优能力和收敛速度,当LSTM神经网络具有2层隐含层时,IPSO-LSTM模型预测精确度最高。 展开更多

关键词 脱硫系统 预测模型 so_(2) LSTM 主成分分析 粒子群算法 神经网络

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Na^(+),Mg^(2+)//Cl^(-),SO_(4)^(2-)-H_(2)O四元体系相平衡

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作者 巩学敏 王岭 +2 位作者 王秉钧 曹吉林 杨静宜 《高校化学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期481-487,共7页

针对海水淡化后浓海水综合利用问题,开展相平衡研究,提出硫酸钠水合物法增浓海水的方法。等温法测定了5℃时Na^(+),Mg^(2+)//Cl^(-),SO_(4)^(2-)-H_(2)O四元体系及其子体系的相平衡溶解度数据,绘制并分析相图特征。结果表明:5℃时该体... 针对海水淡化后浓海水综合利用问题,开展相平衡研究,提出硫酸钠水合物法增浓海水的方法。等温法测定了5℃时Na^(+),Mg^(2+)//Cl^(-),SO_(4)^(2-)-H_(2)O四元体系及其子体系的相平衡溶解度数据,绘制并分析相图特征。结果表明:5℃时该体系存在2个等温共饱点和4个结晶区,十水硫酸钠结晶区形成面积较大,可用于硫酸钠水合物法增浓海水研究。相图分析和计算表明:该技术可使浓海水浓缩率高达82.78%,无水硫酸钠回收率99.6%。浓海水经精制处理后可作为制碱生产的原料,节省制碱生产过程中的化盐过程,为综合开发利用淡化后浓海水提供理论和数据基础。 展开更多

关键词 浓海水 相平衡 硫酸钠水合物 结晶 制碱

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基于改进核极限学习机和集成算法的脱硫出口SO_(2)浓度预测

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作者 闫浩思 赵文杰 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第5期108-117,共10页

脱硫出口SO_(2)浓度的准确预测对实现脱硫系统经济运行具有重要意义,针对脱硫出口SO_(2)浓度影响因素众多,难以准确预测这一问题,提出了基于龙格库塔优化的核极限学习机(KELM)和改进AdaBoost集成算法相结合的预测模型。首先采用核极限... 脱硫出口SO_(2)浓度的准确预测对实现脱硫系统经济运行具有重要意义,针对脱硫出口SO_(2)浓度影响因素众多,难以准确预测这一问题,提出了基于龙格库塔优化的核极限学习机(KELM)和改进AdaBoost集成算法相结合的预测模型。首先采用核极限学习机作为弱预测器,利用AdaBoost集成算法组合构建强预测器,通过调整脱硫系统不同工况下运行数据权重,建立了一种基于AdaBoost集成算法的出口SO_(2)浓度预测模型。为进一步提升模型学习性能和预测精度,通过引入惩罚系数和先验知识参数改进AdaBoost算法的损失函数,运用龙格库塔算法对KELM的正则系数C和核参数S进行寻优,克服初始参数设置对模型稳定性和预测精度的影响。最后利用电厂运行数据进行仿真实验,结果表明,所建立的出口SO_(2)浓度集成模型预测性能优越、准确度高,能够为脱硫系统优化控制提供技术支持。 展开更多

关键词 核极限学习机 AdaBoost集成学习 龙格库塔算法 脱硫出口so_(2)浓度 预测模型

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重庆市工业SO_(2)排放的驱动因素及预测研究

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作者 傅俊越 周启刚 《应用化工》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期613-616,622,共5页

利用重庆市大气污染排放数据,分析了重庆市2000~2021年工业大气污染物的排放特征,运用LMDI模型对重庆市工业SO_(2)排放量的主要影响因素进行了分析,基于灰色GM(1,1)模型预测了2022~2030年重庆市工业SO_(2)的排放量变化。结果表明,2000~2... 利用重庆市大气污染排放数据,分析了重庆市2000~2021年工业大气污染物的排放特征,运用LMDI模型对重庆市工业SO_(2)排放量的主要影响因素进行了分析,基于灰色GM(1,1)模型预测了2022~2030年重庆市工业SO_(2)的排放量变化。结果表明,2000~2021年,重庆市工业SO_(2)的排放量由66.42万t减少到4.17万t,减少了93.7%。经济发展规模(ΔG)对SO_(2)排放始终具有正向驱动作用,而产业结构(ΔS)、能源消耗强度(Δf)和SO_(2)排放强度(ΔI)主要对SO_(2)排放起抑制作用。2025年重庆市工业SO_(2)排放量将减少到1.56万t,2030年将继续减少到0.47万t。 展开更多

关键词 大气污染 工业so_(2) LMDI模型 灰色GM(1 1)模型

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