应用BP神经网络定量估算石化炼油废水处理中挥发的VOCs

摘要

石化企业在推动社会进步的同时也带来了严重的环境问题，其中炼油厂废水处理中无组织排放VOCs是其主要大气污染源之一。在废水处理过程中，VOCs从废水中逸出进入大气环境，带来一系列安全、环境和健康危害。在我国，新建石化企业的环境影响评价中，大气污染排放缺少VOCs排放总量的估算，因此，建立一种切实可行、科学规范的石化企业炼油废水处理中VOCs挥发量估算模型，对于建设项目环境影响评价、企业污染申报、清洁生产开展以及环保部门区域污染源核查和环境规划都有重要的理论价值和实际意义。
　　 目前国内外主要采用USEPA推荐软件WATER9和经验公式法对石化企业炼油废水处理中VOCs挥发量进行估算。WATER9模型比较直观全面，准确性高，但在使用过程中要求输入的数据不仅种类繁多而且还要尽可能准确、完整。经验公式法主要通过历史数据和经验参数推导出一套估算公式，但这种方法的最大缺陷在于缺少科学的理论研究手段，仅仅依靠经验判断与参数，估算误差较大。
　　 本文介绍了废水处理中VOCs挥发的基础原理以及影响因素，由于影响废水处理中VOCs挥发的因素具有复杂性、多样性和非线性等特点，很难提出准确的估算公式，特别是很难能够共同考虑多方面的因素。而人工神经网络所具备的善于联想、概括、类比和推理、自学习、善于从大量统计资料中分析提取宏观统计规律的特点，非常适合对石化企业炼油厂废水处理中VOCs挥发量的估算，并可以克服上述这些方法的缺陷。
　　 但是，BP网络模型的实现需要掌握计算机编程语言及较高的编程能力，这在一定程度上不利于神经网络技术的推广和使用，而MATLAB软件提供了一个现成的神经网络工具箱以及可视化界面GUI。本文运用GUI，结合炼油废水处理流程本身的特点以及影响VOCs挥发的因素，建立了石化企业炼油厂废水处理中无组织排放VOCs的定量模型，并且使用在某石化企业所收集的相关数据，对建立的模型进行实证检验，阐述了模型的可行性和使用价值。
　　 通过本文可以看出，运用MATLAB神经网络工具箱可视化界面GUI，不需要进行繁琐的编程，就可以快速、准确、有效对石化企业炼油厂废水处理中无组织排放VOCs进行定量估算，具有很好的实用价值。这对石化企业和化工企业数量众多的上海乃至全国来说具有实际应用参考价值和指导意义，也能够为环境规划和总量控制工作的开展提供技术方法。

目录

文摘

英文文摘

1、前言

1.1 课题背景

1.2 国内外研究进展

1.3 研究内容与意义

1.4 本章小结

2、某石化企业概况

2.1 企业概况

2.2 废水处理系统概况

2.3 本章小结

3、VOCs从水中挥发的机理、影响因素及处理方法

3.1 基本理论

3.2 挥发机理

3.3 影响因素

3.4 处理方法

3.5 本章小结

4、已建石化炼油废水处理中VOCs挥发的定量估算

4.1 典型炼油废水处理工艺

4.2 工作流程和技术路线

4.3 WATER9软件

4.4 AP-42排放系数法

4.5 案例计算

4.6 常见问题及解决方法

4.7 本章小结

5、BP神经网络的研究应用

5.1 人工神经网络概述

5.2 BP神经网络

5.3 神经网络在环境科学中的应用

5.4 本章小结

6、新建石化炼油废水处理中VOCs挥发的定量估算

6.1 MATLAB神经网络工具箱介绍

6.2 BP网络结构设计

6.3 确定训练样本与监控样本

6.4 BP网络训练设计

6.5 检验结果

6.6 本章小结

结论

参考文献:

附录 攻读学位期间所发表的学术论文

致谢