[发明专利]基于多层特征选择的固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量方法

说明书

基于多层特征选择的固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量方法属于软测量领域。本文提出基于多层特征选择的MSWI过程DXN排放浓度软测量方法。首先，从单特征与DXN相关性视角，结合相关系数和互信息构建综合评价值指标，实现MSWI多个子系统过程变量的第1层特征选择；接着，从多特征冗余性和特征选择鲁棒性视角，多次运行基于GA‑PLS的特征选择算法，实现第2层特征选择；最后，结合上层选择特征的统计频次、模型预测性能及机理知识进行第3层特征选择，构建得到DXN排放浓度软测量模型。结合某焚烧厂的多年DXN检测数据验证了所提方法的有效性。

技术领域

本发明属于软测量领域。

背景技术

基于炉排炉的城市固废焚烧(MSWI)技术是目前应用最广泛的生活垃圾资源化处理手段^[1,2]。截止2017年，我国大陆已有MSWI电厂303座，其中220座采用基于炉排炉的焚烧技术。目前引进的国外MSWI过程多处于手动控制运行状态，难以保持稳定运行与进行优化控制^[3]。针对发展中国家，当前最为紧迫的问题是控制MSWI所造成的污染物排放^[4,5]，其中排放物二噁英(DXN)是目前世界上毒性最强的污染物^[6]，也是造成焚烧建厂存在“邻避效应”的主要原因。DXN是多氯代二苯并对二噁英(PCDDs)、多氯代二苯并呋喃(PCDFs)以及部分具有类二噁英性质的多氯联苯所组成的持久性有机污染物的统称，被称为“世纪之毒”^[7]，其在生物体内具有显著的积累和放大效应^[8,9]。

当前，MSWI焚烧企业的主要关注点是如何通过优化控制运行参数实现DXN排放的最小化^[10]。为优化固废焚烧过程，实现DXN排放浓度的在线测量非常必要。现阶段主要检测方法包括离线直接检测法、指示物/关联物在线间接检测法和软测量方法，其中：第1种检测方法需要专门实验室和相应化验分析设备，滞后时间尺度为月/周；第2种检测方法分为在线采集烟气、检测指示物/关联物浓度和基于映射模型间接计算DXN排放浓度等3个步骤，需要昂贵复杂的在线化验分析设备，滞后时间尺度为天/小时；第3种检测方法不需要化验分析设备，滞后时间尺度为分钟/秒^[11]。本文主要关注第3种方法的研究。

DXN排放浓度软测量的已有研究包括：依据机理和经验选择的输入特征，文献[12,13,14]采用数十年前欧美研究机构针对不同类型焚烧炉采集的小样本数据，基于线性回归、人工神经网络(ANN)、选择性集成(SEN)最小二乘-支持向量机(LS-SVM)等方法构建模型；文献[15]选用台湾某焚烧厂4年多的实际过程数据，综合相关性分析、主成分分析(PCA)和人工神经网络(ANN)等算法，从23个易检测过程变量中选择13个为输入构建DXN软测量模型，指出贡献率较大的输入特征为活性炭注入频率、烟囱排放HCL气体浓度和混合室温度；文献[16]以炉膛温度、锅炉出口烟温、烟气流量、SO₂浓度、HCl浓度及颗粒物浓度为输入变量构建基于支持向量机(SVM)的DXN排放浓度与毒性当量预测模型。实际MSWI过程的变量有数百维，这些变量在不同程度上均与DXN的生成、吸收与排放相关^[17]。上述过程均未结合MSWI过程的多工序特性和变量间的共线性进行特征选择。此外，DXN软测量的标记样本难以获得，建模中应重点考虑小样本高维数据的特征选择问题。