简介:摘要:利用藻-菌联合体进行生物废水处理可实现营养物吸收和资源回收,是一种从传统处理方式转变过来的新方法,旨在减轻污染并促进循环经济,然而废水处理存在滞后特征,且藻类和细菌之间的共生关系非常复杂,难以提出一种完备的数学模型快速预测废水处理结果。针对该问题,机器学习算法被证实对于预测处理过程中的不确定性非常有帮助,在实时监测、优化、不确定性预测和故障检测方面在复杂环境系统中取得了令人满意的成果。通过将这些算法与在线传感器结合使用,可以有效地预测处理过程中的瞬态操作条件,包括由于管道泄漏、生物反应器故障、有机负荷、流速和温度突发异常而导致的中断或故障。本文综述了城市生物废水中藻类生物质生产和营养物质回收相结合的生物废水处理系统中先进的机器学习方法,为进一步研究和改进生物废水处理方法提供了参考。
简介:摘要:在对我国某一生物质电厂的直燃锅炉设备进行研究时可以发现,设备尾部受热面存在严重的灰渣沉积情况。根据电厂生物质原料的应用特性,结合设备的运行现状,对设备受热面沉积问题形成机理进行分析时可以发现。这项沉积问题的发生,受到了多种因素的影响。如果在进行设备使用的过程中,燃料特性不变,选用正确的燃烧方式,受热面一定会出现沉积问题。要想对这个问题进行解决,需要做好设备的性能优化,还要对烟道结构进行改进。本文就生物质循环流化床锅炉尾部受热面积灰处理进行相关的分析和探讨。