基于支持向量机的生物质气化过程建模及优化研究

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生物质气化过程的最终目标就是尽可能得到更多的高品质可燃气体,而目前的生物质气化过程还存在许多尚待解决的问题,例如气化温度、气化剂当量比、气化效率、燃气热值等参数优化问题。为此本文建立了生物质(竹子)气化过程的支持向量机模型用于预测生物质气化气组分、气体热值及气体产率等气化指标。在模型基础上,采用MOPSO(多目标粒子群)算法寻找气化过程最优控制参数:当量比ER和气化温度T,使得气体热值和气体产率两个主要气化指标折中并在一定程度上都趋近于最大化。通过生物质竹子为例的计算验证,得到了满意的结果。最后本文验证了MOPSO算法所得最优控制参数要优于加权法所得结果,证明了MOPSO算法在生物质气化过程优化中的可行性和有效性,为今后用于其它生物质气化过程复杂工况下的参数优化研究提供了参考。
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