劉建忠，王雙妮，李得第，王金乾

（浙江大學(xué)能源清潔利用國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，浙江杭州310027）

煤轉(zhuǎn)化過程中產(chǎn)生的高濃度有機(jī)廢水屬于成分復(fù)雜、危害大、處理困難的廢水[1-2]，傳統(tǒng)的廢水處理手段一般具有高成本、低效率的弊端，無法資源化利用高濃度有機(jī)廢水中含有的熱值[3-4]。水煤漿技術(shù)在我國(guó)已是研究多年應(yīng)用廣泛的成熟技術(shù)，因而可以利用有機(jī)廢水制備水煤漿，對(duì)有機(jī)廢水實(shí)現(xiàn)低成本資源化利用[5]。

目前國(guó)內(nèi)外利用廢水制漿已有一些研究，閔凡飛等[6]用3 種焦化廠工業(yè)廢水可以制備出性能較好的水煤漿，并且部分廢水水煤漿穩(wěn)定性優(yōu)于自來水水煤漿；鄭福爾等[7]用印染廢水制備的水煤漿流動(dòng)性較好，具有剪切變稀性能；Shao 等[8]用玉米和木薯酒精發(fā)酵廢水制備水煤漿，漿體表觀黏度較高，剪切變稀性能較強(qiáng)，且具有較好的降解性能。汪逸等[9]利用煤氣化廢水制備水煤漿，相比于去離子水煤漿能提高漿體的成漿濃度，具有較好的工業(yè)應(yīng)用前景。

同時(shí)也有一些研究針對(duì)廢水中某種具體成分對(duì)成漿性能的影響，Zhang 等[10]研究了工業(yè)廢水中微量含氧有機(jī)分子對(duì)水煤漿流變性能的影響，發(fā)現(xiàn)水煤漿的黏度和屈服應(yīng)力隨有機(jī)小分子的存在而增大，對(duì)水煤漿制備有負(fù)面影響。Wang 等[11]研究了氨氮和揮發(fā)酚對(duì)料漿黏度的影響，得到氨氮的作用與溶液的酸堿度有關(guān)，而揮發(fā)酚對(duì)廢水有機(jī)物含量范圍的影響有限。Makarov 等[12]利用酸性和堿性廢水以及含有酒精的液體廢物與自來水進(jìn)行對(duì)比，得到廢水水煤漿的pH 向中性區(qū)轉(zhuǎn)移，并且可以制出性能符合要求的水煤漿，廢水中的有機(jī)成分還可以提高燃料的熱值。Liu 等[13]研究了污泥水熱處理產(chǎn)生的廢液制備水煤漿對(duì)成漿性的影響，發(fā)現(xiàn)有機(jī)化合物（烷烴、胺類、酚類、雜環(huán)類等）溶解在廢液中，其中一些起到了添加劑的作用，提高了漿體的流動(dòng)性。

目前的研究主要為單一廢水，由于不同廢水對(duì)成漿的影響不一，而實(shí)際工業(yè)應(yīng)用中往往存在多種廢水，因此，需要開展多種廢水制漿研究。針對(duì)來源不同的多種有機(jī)廢水，通過大量的人工配比實(shí)驗(yàn)，進(jìn)行了廣泛深入的多種廢水成漿性實(shí)驗(yàn)研究。由于廢水來源廣泛，對(duì)水煤漿成漿性的影響各異，如能根據(jù)廢水的成分組成預(yù)測(cè)廢水水煤漿濃度，將有效提高廢水水煤漿的清潔高效生產(chǎn)。

為此，本文介紹了一款用于指導(dǎo)多種工業(yè)有機(jī)廢水制備水煤漿的智能化軟件系統(tǒng)。該軟件在專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的支持下，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，將計(jì)算機(jī)軟件應(yīng)用于復(fù)雜的多種廢水制漿，實(shí)現(xiàn)廢水成漿效果的最優(yōu)化，從而更加有效利用廢水資源，降低制漿成本，提高廢水煤漿的成漿性能。

1 核心算法

1.1 廢水煤漿成漿濃度預(yù)測(cè)模型

工業(yè)廢水種類繁多、成分復(fù)雜，各種因素相互影響，相互制約，若僅采用簡(jiǎn)單的線性關(guān)系來推斷多種廢水水煤漿的成漿濃度，誤差較大。以表1中的幾種廢水為例，廢水中的氨氮、化學(xué)需氧量、金屬離子和鹽類化合物等含量較高，這些成分是很多廢水中存在并較難處理的污染物，且這幾種類型的物質(zhì)往往對(duì)水煤漿性質(zhì)影響較大。根據(jù)相關(guān)研究結(jié)果，氨氮使得水煤漿中的添加劑呈雙層吸附，水化膜變厚，不利于提高成漿濃度，對(duì)成漿性起到負(fù)面影響；化學(xué)需氧量代表的有機(jī)物有利于提高添加劑吸附量，對(duì)成漿性起到正面影響；不同的金屬離子作用機(jī)理不同，主要表現(xiàn)為與添加劑的相互作用，從而有著不同的影響效果[14-15]，所以將這些因素建立為有效因子，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法發(fā)掘這些因子和成漿濃度之間的非線性關(guān)系，從而建立廢水水煤漿成漿濃度預(yù)測(cè)模型。

表1 廢水中的主要成分含量 單位：mg·L-1

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模算法，是最為廣泛使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一，常應(yīng)用于非線性函數(shù)的預(yù)測(cè)。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以通過輸入大量數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行訓(xùn)練，將樣本進(jìn)行分類，快速總結(jié)輸入樣本與輸出結(jié)果之間的映射關(guān)系[16]。

圖1 水煤漿濃度預(yù)測(cè)模型的基本構(gòu)建流程

本系統(tǒng)建立的模型是根據(jù)制漿過程中多種廢水的組成成分和廢水的混合比例，預(yù)測(cè)廢水水煤漿的成漿濃度。也就是將通過大量實(shí)驗(yàn)得到的摻混不同比例廢水的廢水水煤漿成漿濃度設(shè)定為樣本數(shù)據(jù)，從而構(gòu)建出廢水水煤漿成漿濃度的預(yù)測(cè)模型。在模型的構(gòu)建過程中，采用了80 組不同工況下一系列成漿數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，這80 組數(shù)據(jù)包括單種廢水及各種廢水按不同比例混合的黏濃特性數(shù)據(jù)，其中各種廢水混合數(shù)據(jù)包括兩種廢水混合、3 種廢水混合、4 種廢水混合，每組數(shù)據(jù)包含5 個(gè)點(diǎn)。預(yù)測(cè)模型的基本構(gòu)建流程如圖1所示。

第一步：初始樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理。未經(jīng)預(yù)處理的初始輸入數(shù)據(jù)（廢水組分?jǐn)?shù)據(jù)）過大可能會(huì)導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂慢并影響計(jì)算的準(zhǔn)確性。本文采用歸一化處理將數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，便于后續(xù)程序處理。

第二步：確定網(wǎng)格結(jié)構(gòu)和初始參數(shù)。神經(jīng)初始參數(shù)的設(shè)定參考了之前的相關(guān)研究[17]，首先引入相關(guān)關(guān)系最密切的3 個(gè)因子，設(shè)置輸入層為COD、Na、NH3-N 這3個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出層為1個(gè)節(jié)點(diǎn)，即廢水水煤漿成漿濃度，設(shè)定隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為13。

第三步：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。按照上述的預(yù)測(cè)模型及參數(shù)設(shè)置，對(duì)預(yù)處理后的廢水組分樣本數(shù)據(jù)以及輸出值即不同摻混比例的多種廢水水煤漿的成漿濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，直至誤差達(dá)到要求。

第四步：模型評(píng)估與修改。通過第三步不斷進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，結(jié)果滿足相關(guān)要求后，還要對(duì)模型的精度進(jìn)行評(píng)估。若評(píng)估結(jié)果不合格，則重復(fù)第二步調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及參數(shù)，再次隨機(jī)選取預(yù)處理后的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，并得到新模型。

第五步：訓(xùn)練結(jié)果滿足要求后，則保存預(yù)測(cè)模型，結(jié)束訓(xùn)練過程。

1.2 廢水優(yōu)化配比模型

最優(yōu)廢水混合模型本質(zhì)上是一個(gè)線性規(guī)劃問題，即根據(jù)各種廢水的成分?jǐn)?shù)據(jù)、設(shè)定的廢水混合比例范圍和計(jì)算最優(yōu)配比的目標(biāo)函數(shù)，構(gòu)建出多種廢水優(yōu)化配比模型。由于廢水成分與水煤漿成漿濃度的對(duì)應(yīng)關(guān)系復(fù)雜，為非線性關(guān)系，故本系統(tǒng)采用窮舉法求解廢水優(yōu)化配比問題，窮舉法由于其工作量較大，所以精確度也較高。廢水優(yōu)化配比模型的建立具體步驟如圖2，其流程與水煤漿濃度預(yù)測(cè)模型的建立類似。

圖2 廢水優(yōu)化配比模型基本構(gòu)建流程

2 專家系統(tǒng)功能架構(gòu)

此款專家系統(tǒng)能夠通過數(shù)據(jù)庫(kù)中錄入的添加劑的信息、煤種數(shù)據(jù)和多種廢水的成分?jǐn)?shù)據(jù)，預(yù)測(cè)廢水水煤漿的成漿濃度；亦可以根據(jù)多種廢水的成分信息，確定多種廢水混合的最佳配比，同時(shí)得到適配性最好的添加劑，為廢水水煤漿的實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)提供技術(shù)指導(dǎo)，提高廢水利用效率。

這種功能強(qiáng)大且易于操作的智能化專家系統(tǒng)能夠指導(dǎo)多種廢水混合制漿的最佳配比，最大限度地提高廢水水煤漿的濃度，提高燃燒熱值和水煤漿氣化的利用效率，降低水煤漿制備及泵送過程的耗能。

2.1 數(shù)據(jù)管理

專家系統(tǒng)中儲(chǔ)存有數(shù)據(jù)庫(kù)，如圖3所示，包括廢水主要成分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)和煤種數(shù)據(jù)庫(kù)，因?yàn)檫@二者為制漿過程中最大的影響因素。后期可根據(jù)需要導(dǎo)入不同的廢水和煤種數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫(kù)中還存有不同種添加劑，在輸出預(yù)測(cè)成漿濃度的同時(shí)，還會(huì)得出最適合本次制漿的添加劑。

2.2 計(jì)算廢水最佳配比

專家系統(tǒng)中的程序可以根據(jù)廢水水煤漿成漿濃度預(yù)測(cè)模型中的不同廢水成分與成漿濃度的對(duì)應(yīng)關(guān)系，通過反復(fù)計(jì)算，得到廢水水煤漿最佳的廢水配比，并根據(jù)對(duì)應(yīng)混合廢水的成分組成，匹配出適配性最好的添加劑。圖4 為最佳配比計(jì)算結(jié)果界面。得出最佳的廢水配比后，可以根據(jù)篩選得到的添加劑和此廢水配比計(jì)算出預(yù)測(cè)的廢水水煤漿濃度，預(yù)測(cè)成漿濃度計(jì)算結(jié)果界面如圖5所示。

3 專家系統(tǒng)的應(yīng)用

為了驗(yàn)證專家系統(tǒng)預(yù)測(cè)成漿濃度的準(zhǔn)確性，進(jìn)行了14 組不同廢水比例的成漿性實(shí)驗(yàn)，并將實(shí)際實(shí)驗(yàn)結(jié)果與預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)所用煤種為神華煤，其工業(yè)分析及元素分析數(shù)據(jù)見表2。實(shí)驗(yàn)所用廢水主要為工業(yè)廢水、洗氣水、碳化水和硫磺水，見表1。工業(yè)廢水為該廠從周邊工廠收集并通過制備水煤漿進(jìn)行處理的廢水，洗氣水、碳化水和硫磺水為該廠煤氣化及合成氨生產(chǎn)過程產(chǎn)生的廢水。廢水主要成分已在表1中列出。

圖3 廢水?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)及煤種數(shù)據(jù)庫(kù)

圖4 最佳配比計(jì)算結(jié)果界面

圖5 預(yù)測(cè)成漿濃度計(jì)算結(jié)果界面

實(shí)驗(yàn)所用神華煤煤粉粒度分布見圖6，煤粉平均粒度為22.47μm，在比較合理的范圍。

圖6 煤粉粒度分布

5 種廢水單獨(dú)成漿的成漿濃度如圖7 所示，可以看出在5種廢水中，碳化水的成漿濃度最低，低于去離子水水煤漿，而由表1可知碳化水中的氨氮含量最高，COD 含量最低，說明廢水中的氨氮對(duì)成漿性能有負(fù)面作用[14]。其余4種廢水的成漿濃度均比去離子水水煤漿高，由表1可知它們的COD含量均處于較高水平，因此廢水中的COD 對(duì)成漿性能起到正面作用。在單種廢水制漿中，可看出成分含量與成漿特性的相關(guān)性比較強(qiáng)，但是多種廢水混合制漿則需要專家系統(tǒng)來進(jìn)行判斷。

圖7 不同廢水成漿的成漿特性曲線

14 組不同廢水比例制得的廢水水煤漿成漿性如圖8所示，14組混合廢水的具體摻混比如表3所示，由圖8及表3中編號(hào)6、8、9和13 可看出，將成漿濃度最高的洗氣水比例增加時(shí)促進(jìn)作用增強(qiáng)，廢水水煤漿成漿性提高。由編號(hào)1、2、3、4 和10可看出，增加同樣具有促進(jìn)作用的工業(yè)廢水比例，成漿性并沒有變好，因此配比廢水成漿性不能根據(jù)單種廢水的作用情況判斷，是多因子間相互作用相互影響的結(jié)果。

將實(shí)驗(yàn)所得的廢水水煤漿實(shí)際濃度，與專家系統(tǒng)計(jì)算出成漿濃度進(jìn)行對(duì)比，得到預(yù)測(cè)值與測(cè)試值的誤差均小于10%，對(duì)比結(jié)果如圖8所示，綜上所述，該專家系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中準(zhǔn)確性較高，誤差值較小，能夠滿足企業(yè)生產(chǎn)的要求。

表2 煤種的工業(yè)分析及元素分析

表3 不同廢水比例

圖8 專家系統(tǒng)預(yù)測(cè)成漿濃度與實(shí)際成漿濃度對(duì)比

4 結(jié)論

本文建立的多種廢水制備水煤漿智能化專家指導(dǎo)系統(tǒng)是以廢水和煤種數(shù)據(jù)庫(kù)為核心，數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、推理、添加劑選擇等各功能模塊相結(jié)合，進(jìn)行最佳廢水優(yōu)化配比求解、煤種和添加劑選擇、廢水煤漿成漿濃度預(yù)測(cè)的計(jì)算機(jī)程序。其中廢水煤漿成漿濃度預(yù)測(cè)采用了BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，求解制漿廢水的最佳配比問題則采用窮舉法。

針對(duì)多種廢水水煤漿實(shí)驗(yàn)的實(shí)際情況，運(yùn)用該專家指導(dǎo)系統(tǒng)分析了廢水配比和水煤漿濃度之間的關(guān)系，并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際測(cè)試結(jié)果對(duì)比，得到預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的誤差均小于10%，此專家系統(tǒng)為廢水水煤漿的制備提供了快速、準(zhǔn)確的技術(shù)方法。