生物氧化预处理中进气量实时预测数学模型

发布时间：2025-04-10 23:23

　　 精准预测生物氧化预处理中的进气量对提高黄金提取率和节能降耗具有重要意义。以气体管流连续性方程和运动方程为控制方程,采用Preissmann隐格式法作为差分方法,同时根据集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman filter,EnKF)算法原理,构造进气量、压强的状态空间模型。结果表明,基于气体管流控制方程建立的进气量模型预测结果与实际进气量观测值具有较好的一致性;与传统静态预测方法相比,EnKF同化方法引入实时观测值和模型参数的更新,有效提高了进气量的预测精度,其平均绝对误差、平均相对误差和均方根误差有明显降低。可见,基于气体管流控制方程建立的预测模型,结合EnKF同化方法是提高生物氧化槽进气量预测精度的有效手段。

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【部分图文】：

图1 数据同化技术路线图

首先是进气量、压强状态空间模型的构建，其次确定计算总时间和集合成员个数，然后判断观测值是否存在，若没有则利用式（5）、式（6）和追赶法计算进气量、压强。如果有观测值，则开始模型计算。将模型计算得到的预测值和实际现场数据利用EnKF算法融合，得到进气量、压强优化值。最后判断计算时间....

图2 生物氧化预处理过程进气量预测结果图（a）一级氧化；（b）二级氧化；（c）三级氧化；（d）四级氧化

预测结果见图2和表1。图2是三种方法进气量预测值和实际值的拟合情况。表1是三种方法的预测效果。从图2和表1数据可以看出，三种方法对四级氧化预处理过程进气量预测情况。从图2(a）上看EnKF机理分析法（M-EnKF）拟合情况对比于KF时间序列方法（KF-AR）和KF时间序列方法（K....

本文编号：4039145