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:随着全球对可再生能源的需求不断增加,生物质电厂作为一种重要的可再生能源发电方式,引起了广泛的关注。生物质电厂以废弃的生物质材料,如木屑、秸秆和废弃的农作物,作为原料,通过热解、气化或燃烧等过程,将其转化为电能。与化石燃料相比,生物质电厂具有许多优势,包括环保、可再生性、减少温室气体排放等。然而,为了实现生物质电厂的高效能源生产,需要采用先进的自动化控制技术。生物质电厂的运行过程涉及到复杂的热工学过程,包括燃烧、气化和蒸汽循环,这些过程需要精确的控制,以确保能源的高效转化和生产以实现控制系统自动化程度和可靠性的提高。传统的控制方法可能无法满足这些要求,因此需要不断创新和改进热工自动化控制技术。
简介:摘要:2020年9月,国家提出二氧化碳力争2030年前达到峰值,努力争取2060年前实现碳中和。双碳战略提出后,国家大力发展可再生能源、生物质能,煤电机组探索生物质耦合发电,目前有国内几家小机组掺烧生物示范项目,暂无1000MW二次再热机组掺烧生物质的先例,本文重点从技术、安全两方面探讨1000MW二次再热燃煤机组耦合生物质发电可行性。