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好氧生物反应器技术治理某封场非正规垃圾填埋场的工艺设计优化
作 者: 刘志刚
导 师: 孙巍
学 校: 北京化工大学
专 业: 化学工程与技术
关键词: 封场填埋场 好氧生物反应器 工艺优化 混合整数非线性模型 遗传算法
分类号: X705
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
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内容摘要
目前,我国大多数城市周围都存在着己经封场的垃圾填埋场,随着城市化的急速扩张,一些曾位于郊区的填埋场现己临近甚至位于人口密集区,成为城市的重要污染源,严重制约着城市化的进展。这些填埋场,不仅占据着大量城市用地,还对城市环境的污染有巨大影响,甚至引发火灾、爆炸等安全事故。因此,对封场填埋场进行快速治理及生态修复是城市化进展中急需解决的重要问题。好氧生物反应器技术与其他技术相比具有治理周期短、CH4排放少、渗滤液污染低、后期监管费用少等优点,可有效应用于封场填埋场的原位治理。虽然好氧生物反应器技术在国内外已有应用,但对其工艺设计的研究还处于初步阶段。研究内容大多基于现场或实验室实验,以及对单一子系统的计算机模拟,其结果只能分析某局部参数对工艺设计的影响,而无法综合考虑工艺结构和整体参数对结果的影响。因此,在好氧生物反应器技术工艺设计过程中需要系统的考虑所有参数对设计结果和工程投资的影响。针对上述情况,本文以我国某封场填埋场好氧治理项目为基础,对其工艺设计进行分析和建模,并采用有效的方法对模型求解,从而实现该技术工程总投资的优化。本文主要进行了以下几方面的研究:1.建立了针对我国某封场填埋场好氧治理项目工艺设计优化的混合整数非线性规划模型。以工程总投资最小为目标函数,以系统的物料衡算、设计规范、设备能力等为约束条件,为好氧生物反应器技术工程投资的优化提供了基础。2.确定了遗传算法求解本文所建模型的操作参数组合:群体规模N=100,最大迭代数Maxgen=1000,交叉概率Pc=0.8,变异概率P,n=0.003,以利于模型的求解。3.对我国某封场填埋场好氧治理项目的工程投资进行优化,与传统设计方案相比,降低工程投资22.7%,效果明显,为其工艺设计提供了参考。
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全文目录
学位论文数据集 3-4 摘要 4-6 ABSTRACT 6-18 第一章 综述 18-30 1.1 课题研究背景 18-21 1.1.1 垃圾填埋场的危害 19-21 1.1.2 治理垃圾填埋场的必要性 21 1.2 治理垃圾填埋场的方法 21-23 1.2.1 筛分处理 21 1.2.2 异地卫生填埋 21-22 1.2.3 生物反应器技术 22-23 1.3 好氧生物反应器技术 23-26 1.3.1 好氧生物反应器技术基本原理 23 1.3.2 稳定化过程 23-25 1.3.3 好氧生物反应器技术的优点 25 1.3.4 好氧生物反应器技术优化的意义 25-26 1.4 混合整数非线性规划 26-28 1.4.1 混合整数非线性规划的定义与求解 26-28 1.4.2 遗传算法在MINLP规划中的应用 28 1.5 本文主要创新点 28-29 1.6 本文主要内容介绍 29-30 第二章 SABR技术的工艺设计基础 30-44 2.1 SABR技术的工艺系统 30-31 2.2 SABR技术的主要影响因素 31-43 2.2.1 垃圾的组成和含量 32 2.2.2 含水量 32-33 2.2.3 氧气含量 33-39 2.2.4 通风压力 39-43 2.3 本章小结 43-44 第三章 模型的建立 44-56 3.1 井网系统费用模型 44-47 3.1.1 井的种类 44-46 3.1.2 井网形式 46 3.1.3 费用模型 46-47 3.2 管网系统费用模型 47-50 3.2.1 管网种类 47-48 3.2.2 管材种类 48-49 3.2.3 费用模型 49-50 3.3 设备系统费用模型 50-53 3.3.1 风机的种类和要求 50-51 3.3.2 罗茨风机工作原理和费用分析 51-52 3.3.3 费用模型 52-53 3.4 工艺设计优化的数学模型 53-55 3.4.1 目标函数 53 3.4.2 约束条件 53-55 3.5 本章小结 55-56 第四章 遗传算法基本原理 56-64 4.1 遗传算法的特点 56 4.2 遗传算法的一般步骤 56-61 4.2.1 编码 57-58 4.2.2 群体规模 58 4.2.3 适应度函数 58 4.2.4 基因操作 58-61 4.2.5 终止准则 61 4.3 约束条件的处理 61-62 4.4 遗传算法求解好氧生物反应器工艺设计优化的步骤 62-63 4.5 本章小结 63-64 第五章 对某工程项目的工艺设计优化及结果分析 64-80 5.1 项目简况 64-65 5.2 模型中参数的确定 65-66 5.3 遗传算法参数的确定 66-71 5.3.1 编码方式和位数 66-67 5.3.2 群体规模 67-68 5.3.3 最大迭代次数 68 5.3.4 选择算子 68-69 5.3.5 交叉算子和交叉率 69-70 5.3.6 变异率 70-71 5.4 优化结果及分析 71-74 5.5 灵敏度分析 74-78 5.6 本章小结 78-80 第六章 结论与展望 80-82 参考文献 82-88 致谢 88 研究成果及发表的学术论文 88-90 作者和导师简介 90-91 附件 91-92
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中图分类: > 环境科学、安全科学 > 废物处理与综合利用 > 一般性问题 > 固体废物的处理与利用
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