【摘要】：煤轉(zhuǎn)化廢水是一種排放量大、組分復(fù)雜、可生化性較差的高濃度有機(jī)廢水,若處理程度不夠就排放,勢(shì)必會(huì)給環(huán)境和人類健康帶來(lái)較高的風(fēng)險(xiǎn),故煤轉(zhuǎn)化廢水的處理一直是一項(xiàng)世界性的難題�；の勰�、高碳渣等煤轉(zhuǎn)化固體廢棄物也存在類似的問(wèn)題。采用水煤漿技術(shù)協(xié)同處置固液廢棄物,實(shí)現(xiàn)廢棄物的無(wú)害化和資源化利用,近年來(lái)得到了廣泛的關(guān)注。本文系統(tǒng)地探究了多種煤轉(zhuǎn)化廢棄物對(duì)水煤漿成漿性的影響機(jī)理,并開(kāi)發(fā)了一款用于優(yōu)化多種廢水制漿配比的專家系統(tǒng),研究結(jié)果對(duì)于煤轉(zhuǎn)化廢棄物的處理具有重要意義。將多種污泥、發(fā)酵藥渣、高碳渣等固體廢棄物與煤粉摻混制備水煤漿,考察了固廢水煤漿的成漿性能,并與去離子水水煤漿進(jìn)行比較。由于廢棄物具有的吸水性強(qiáng)、孔隙發(fā)達(dá)的特點(diǎn),廢棄物的摻混增大了水煤漿的粘度,不利于成漿,且廢棄物摻混量越大,成漿濃度下降越明顯。三種廢棄物水煤漿均表現(xiàn)出了剪切變稀的假塑性特征,擬合流變模型參數(shù),發(fā)現(xiàn)廢棄物水煤漿比去離子水水煤漿的流變指數(shù)n更小,說(shuō)明廢棄物的加入增強(qiáng)了水煤漿的假塑性,這有利于水煤漿的儲(chǔ)存、運(yùn)輸和霧化。此外,污泥、藥渣、高碳渣等固體廢棄物能夠提高水煤漿的穩(wěn)定性,使析水率明顯下降。將氣化爐廢水、二沉池廢水這兩種煤氣化廢水分別用于制備水煤漿,并與去離子水水煤漿進(jìn)行比較,探究了三種水煤漿成漿性的差異,并采用zeta電位、接觸角的手段分析煤表面特性,研究了其分散穩(wěn)定的機(jī)理。兩種廢液均可以降低水煤漿的成漿濃度,且氣化爐廢水的影響更大。三種水煤漿均表現(xiàn)出一定的假塑性和觸變性,且強(qiáng)弱關(guān)系為氣化爐廢水二沉池廢水去離子水。廢液的加入增強(qiáng)了水煤漿的穩(wěn)定性,且氣化爐廢水的促進(jìn)效果更好。探究了廢水中氨氮、揮發(fā)酚類物質(zhì)對(duì)水煤漿粘度的影響,氨氮的影響與溶液的pH值有關(guān),而在廢水有機(jī)質(zhì)濃度范圍內(nèi),酚類物質(zhì)的影響較小。廢液水煤漿的穩(wěn)定性是溶液中氨氮、有機(jī)物共同作用的結(jié)果。氨氮的加入會(huì)影響煤表面的荷電情況,改變煤粒間的靜電斥力。兩親有機(jī)分子則會(huì)增強(qiáng)煤的親水性,增大水化膜厚度,進(jìn)而減弱顆粒間的疏水作用,使顆粒間的“團(tuán)聚”減弱。為了優(yōu)化制備水煤漿時(shí)的廢水配比,研究開(kāi)發(fā)了“多種廢水制備水煤漿智能化配置專家指導(dǎo)系統(tǒng)”軟件,包含“系統(tǒng)介紹”、“數(shù)據(jù)管理”、“最佳配比”、“預(yù)測(cè)濃度”、“工藝流程”這五個(gè)欄目的內(nèi)容及功能,以廢水的成分(氨氮、COD、鈉、鉀、硫酸鹽等)為輸入因子,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了廢水煤漿成漿濃度預(yù)測(cè)模型,并采用窮舉的方式實(shí)現(xiàn)了廢水優(yōu)化配比模型。此外,對(duì)開(kāi)發(fā)的專家系統(tǒng)軟件進(jìn)行全面而細(xì)致地功能測(cè)試,保障軟件的正常操作使用。
【圖文】：

圖 1.3 人工神經(jīng)元模型學(xué)家 McCulloch 與 Pitts 在論文《神經(jīng)第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，即 M-P 神經(jīng)元[78]。1949 年，心理學(xué)家 Hebb 在《行為ebb 學(xué)習(xí)規(guī)則，奠定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的tron）、自適應(yīng)線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Adaline）個(gè)高潮期[76]。9 年，美國(guó)麻省理工學(xué)院的計(jì)算機(jī)科學(xué)研on》（感知機(jī)）一書中指出了感知機(jī)只適問(wèn)題和多層網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題卻無(wú)能為力，對(duì)人斷直接使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)入了冰河期工學(xué)院的生物物理學(xué)家 Hopfield 提出了

業(yè)論文 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種用誤差反向傳播（BP）算法訓(xùn)練的多層前饋止應(yīng)用最為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[77]。它可以分為輸入層、隱層圖 1.4。理論證明，只需要一個(gè)包含足夠神經(jīng)元的隱層，任意精度逼近任意復(fù)雜度的連續(xù)函數(shù)[76]。BP 算法的工作習(xí)信號(hào)（x1, x2, x3, …, xn）提供給輸入層的神經(jīng)元，然后輸出層，隱層可以只有單層，也可以有多層，主要負(fù)責(zé)數(shù)步處理得到結(jié)果（o1, …, oj）。然后，將實(shí)際輸出與期望播至隱層神經(jīng)元，按照隱層神經(jīng)元的誤差來(lái)對(duì)各層連接權(quán)正向傳遞與誤差反向傳播的交替循環(huán)進(jìn)行，直到網(wǎng)絡(luò)的誤達(dá)到預(yù)設(shè)值。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TQ536

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本文編號(hào)：2701894