收稿日期:2023-01-11 修回日期:2023-02-24 接受日期:2023-08-28
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利用网格划分法和黑盒法采集分析污泥含水率的实时监测数据,探讨热干化系统湿热空气的性质和计算方法,研究回风口排湿速率和干化时间与污泥含水率的关系。在污泥干化领域尝试引入最新蜜獾算法(HBA),优化支持向量机(SVM),构建 HBA-SVM 回归模型,并与粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)优化的 SVM 回归模型进行对比分析。结果表明:回风口排湿速率和污泥含水率随干化时间增加呈非线性降低,排湿量下降的变化速率略高于含水率。HBA-SVM的决定系数(R2)是0.9965,均方根误差(RMSE)是0.9792,离散度更低,精确度更高;将模型移植到嵌入式系统,经现场试验验证,综合预测精度可达90%以上,是实际污泥含水率监测的一种有效方法。
收起-朱建伟,盛强,刘威,等. 污泥热干化含水率实时监测的HBA-SVM回归模型研究[J]. 能源环境保护,2023, 37(4): 149-156.
ZHU Jianwei, SHENG Qiang, LIU Wei,et al. Study on HBA-SVM regression model for heat drying sludge moisture content real-time monitoring[J]. Energy Environmental Protection, 2023, 37(4): 149-156.