精準預測生物氧化預處理中的進氣量對提高黃金提取率和節(jié)能降耗具有重要意義。以氣體管流連續(xù)性方程和運動方程為控制方程,采用Preissmann隱格式法作為差分方法,同時根據(jù)集合卡爾曼濾波(Ensemble Kalman filter,EnKF)算法原理,構造進氣量、壓強的狀態(tài)空間模型。結果表明,基于氣體管流控制方程建立的進氣量模型預測結果與實際進氣量觀測值具有較好的一致性;與傳統(tǒng)靜態(tài)預測方法相比,EnKF同化方法引入實時觀測值和模型參數(shù)的更新,有效提高了進氣量的預測精度,其平均絕對誤差、平均相對誤差和均方根誤差有明顯降低�？梢�,基于氣體管流控制方程建立的預測模型,結合EnKF同化方法是提高生物氧化槽進氣量預測精度的有效手段。

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

圖1 數(shù)據(jù)同化技術路線圖

首先是進氣量、壓強狀態(tài)空間模型的構建，其次確定計算總時間和集合成員個數(shù)，然后判斷觀測值是否存在，若沒有則利用式（5）、式（6）和追趕法計算進氣量、壓強。如果有觀測值，則開始模型計算。將模型計算得到的預測值和實際現(xiàn)場數(shù)據(jù)利用EnKF算法融合，得到進氣量、壓強優(yōu)化值。最后判斷計算時間....

圖2 生物氧化預處理過程進氣量預測結果圖（a）一級氧化；（b）二級氧化；（c）三級氧化；（d）四級氧化

預測結果見圖2和表1。圖2是三種方法進氣量預測值和實際值的擬合情況。表1是三種方法的預測效果。從圖2和表1數(shù)據(jù)可以看出，三種方法對四級氧化預處理過程進氣量預測情況。從圖2(a）上看EnKF機理分析法（M-EnKF）擬合情況對比于KF時間序列方法（KF-AR）和KF時間序列方法（K....

本文編號：4039145