通过机器学习揭示和解释城市固体废物焚烧中的多污染物排放因子之间的关系
Xingyu Feng1, Longshun Liu2, Mingshun Ye3
1Key Laboratory of Agro-Forestry Environmental Processes and Ecological Regulation of Hainan Province/Hainan Provincial Academician Team Innovation Center/International Joint Research Center for the Control and Prevention of Environmental Pollution on Tropical Islands of Hainan Province/School of Environment Science and Engineering/School of Computer Science and Technology, Hainan University, Haikou 570228, China.
在城市固体废物焚烧 (MSWI) 中控制温度和压力是减少污染物排放的关键. 优化特定参数可以显著降低HCl,SO2,NOx和CO的排放.
科学领域:
- 环境工程 环境工程
- 化学工程是化学工程的重要组成部分.
- 环境科学中的人工智能
背景情况:
- 在城市固体废物焚烧 (MSWI) 中有效控制污染物排放对于环境保护至关重要.
- 对影响MSWI排放的关键参数的现有研究是有限的,缺乏全面分析.
- 需要基于数据的方法来识别和优化关键控制参数.
研究的目的:
- 确定和量化关键运行参数对MSWI污染物排放 (HCl,SO2,NOx,CO) 的影响.
- 开发和验证用于预测MSWI污染物排放的机器学习模型.
- 为优化MSWI流程提供可操作的见解,以减少对环境的影响.
主要方法:
- 利用了来自140个传感器的60多万个工业记录的大数据集.
- 使用AntDE-DTFS算法从传感器数据中有效选择特征.
- 构建并评估了八个机器学习模型,其中XGBoost表现出卓越的性能.
主要成果:
- XGBoost模型实现了高的预测准确性:R2为0.92 (HCl),0.87 (SO2),0.89 (NOx) 和0.75 (CO).
- 温度是化和二氧化碳排放的主要驱动因素;为了减少,确定了特定的温度值.
- 二氧化碳排放主要由压力控制;氧化物排放受到温度和压力的影响,并确定了特定的关键点.
结论:
- 温度和压力是减少MSWI污染物排放的关键,可控制的参数.
- 优化炉烟气处理出口温度 (<140°C) 和节约器入口温度控制位置 (>11%) 可以减少HCl和CO.
- 保持蒸汽鼓压力 (<6.8MPa) 和控制第二烟气管温度 (>780°C) 是尽量减少SO2和NOx排放的关键.
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