数学建模大赛报告.pdf

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1、论文题目：垃圾焚烧厂布袋式除尘系统运行稳定性分析参赛队员信息姓名学学 院号 /专业班级联系电话性别宿特长舍学相关学科平均成绩高线性率等 代统数计数概计算机1垃圾焚烧厂布袋式除尘系统运行稳定性分析摘要经济的快速发展带来了工业垃圾和城市生活垃圾的成倍增加1。在我国垃圾焚烧厂主要采用袋式除尘系统，量化分析布袋除尘器运行稳定性问题2，不仅能深入揭示现行垃圾焚烧烟气处理技术缺陷以期促进除尘技术进步， 同时也能对优化焚烧工况控制及运行维护规程有所帮助3。本文主要研究内容为综合研究现行垃圾焚烧发电厂袋式除尘系统影响烟尘排放量的各项因素， 构建数学模型分析袋式除尘系统稳定性问题4，并分析其运行稳定性对周边环境

2、烟尘排放总量的影响。问题一是如果给定焚烧厂周边范围单位面积排放总量限额， 在考虑除尘系统稳定性因素的前提下，分析讨论焚烧厂扩建规模的环境允许上限，其本质是通过分析工业系统的稳定性来确定焚烧厂扩建规模的上限值。针对该问题，本文主要通过分析含尘过滤过程和清洁过滤过程来综合考虑其过滤效率和工作阻力5，建立模型并得出稳定性的分析结果，据此推算出焚烧厂扩建规模的可能上限。并构建了允许排放总量限额 M 与扩建规模 S 的关系式，进一步提出了 4 点环境保护综合检测的方案6。针对问题二， 建立了固体滤料模型， 通过分析新型工艺影响因素对其稳定性的影响， 得出了影响系统稳定性的主要参数变化与系统稳定性之间的关

3、系，并且导出了采用新型超净除尘工艺模型的除尘效率7，最后与布袋除尘模型的除尘效率相比较，即可算出系统稳定性的提升量。关键词：除尘效率；含尘过滤模型；清洁过滤模型；固体滤料模型；稳定性2一、问题重述经济的快速发展带来工业垃圾和城市生活垃圾的成倍增加，垃圾焚烧处理技术在世界各国得到广泛的应用。在我国垃圾焚烧厂主要采用袋式除尘系统，排放标准可以达到国标的要求，但实际上，许多垃圾焚烧厂都存在“虽然排放达标，但却仍然扰民”的现象。国标控制排放量与民众环保诉求之间的落差，已成为阻碍新建垃圾焚烧厂选址落地的重要因素8。而阻碍国标进一步提升的主要问题还是现行垃圾焚烧除尘工艺存在缺乏可持续性等重大缺陷， 这也正

4、是致使社会公众对垃圾焚烧产生危害疑虑的主要原因。因此，量化分析布袋除尘器运行稳定性问题， 不仅能深入揭示现行垃圾焚烧烟气处理技术缺陷以期促进除尘技术进步，同时也能对优化焚烧工况控制及运行维护规程有所帮助9。本文主要研究对象为综合研究现行垃圾焚烧发电厂袋式除尘系统影响烟尘排放量的各项因素， 构建数学模型分析袋式除尘系统稳定性问题， 并分析其运行稳定性对周边环境烟尘排放总量的影响。综合研究现行垃圾焚烧发电厂袋式除尘系统影响烟尘排放量的各项因素，构建数学模型分析袋式除尘系统运行稳定性问题， 并分析其运行稳定性对周边环境烟尘排放总量的影响。基于你的模型请回答下述问题：1、如果给定焚烧厂周边范围单位面积

5、排放总量限额（地区总量 /地区面积） ，在考虑除尘系统稳定性因素的前提下， 试分析讨论焚烧厂扩建规模的环境允许上限是多少？并基于你的分析结果，向政府提出环境保护综合监测建议方案；2、如果采用一种能够完全稳定运行、且除尘效果超过布袋除尘工艺的新型超净除尘替代工艺，你的除尘模型稳定性能提升多少？二、模型假设（1） 、 假设微元体过滤效率是由沉积在微元体内的粉尘和微元体内纤维共同作用的结果，并且二者的相互干扰很小，可以忽略不计；（2） 、假设过滤气体是以体积单位，逐段通过过滤微元段，当第段气体通过过滤器后，过滤器中每个微元段的过滤效率近似相等；（3） 、粉尘一旦与纤维表面接触，就被捕集；（4） 、沉

6、积的微粒对于过滤过程没有进一步的影响。在这种情况下，两个基本参数过滤效率和压力损失都与时间无关，即过滤过程稳态的10。3三、基本符号说明符号E1说明单纤维捕集效率纤维层填充率纤维层厚度微元段内，单根纤维的捕集效率混合过滤器中粉尘的填充率纤维直径粉尘半径表观过滤风速实际过滤速度粉尘浓度单个微元段过滤效率纤维粉尘混合过滤器过滤效率微元体内，纤维作用的过滤效率厚度为 dh 的微元体内的粉尘层的单层效率过滤层迎风面积粒子在此微元体内的浓度已经捕集下来的粒子数单一纤维的综合捕集效率清洁过滤阶段过滤器捕集效率E1dfdP0c0ifucws4四、问题分析现行垃圾焚烧发电厂袋式除尘系统影响烟尘排放量的因素有很

7、多， 如滤袋的选择、温度的控制、风机选用、除尘方式的选择、漏风与阻力、集尘罩的位置、设备维护、气流速度、过滤面积、二级除尘。这些因素都将造成袋式除尘系统烟尘的排放量，即袋式除尘系统稳定性。同时，根据题目给出的表 3 某厂布袋更换统计绘制如图 4-1 所示的柱状图，结合题目表1 除尘器基本运行状况，我们可以看出，布袋压差是影响布袋寿命的关键，从而也影响了袋式除尘系统稳定性。图 4-1炉 1 和炉 2 更换布袋的个数根据题目给出的表 3 某厂布袋更换统计绘制如图 4-2 所示的折线图。 很显然更换后的含尘量相比更换前含尘量降低了很多。由此可得出布袋工作到一段时间，除尘系统烟尘的排放量会加大。但不停

8、的更换布袋，其工作效率就会降低。图 4-2（a）1 炉更换布袋前后含尘量图4-2（b）2 炉更换布袋前后含尘量54-2（c）大烟囱更换布袋前后含尘量通过上述的分析， 我们可将垃圾焚烧厂布袋式除尘系统运行稳定性分析简化为袋式除尘系统的效率问题。除尘系统的效率高，则代表除尘系统是稳定的。除尘系统的效率低，则除尘系统是不稳定的。在下面的模型的建立部分，我们通过布袋除尘的含尘过滤过程分析建立模型来分析效率问题， 即垃圾焚烧厂布袋式除尘系统运行稳定性。五、模型的建立5.1 布袋除尘的含尘过滤过程分析关于含尘过滤阶段过滤效率的研究,这里主要进行理论研究,通过建立模型、分析计算方法、 推导得出一套含尘过滤阶

9、段过滤效率的计算式。实际上整个含尘过滤过程可分为三个阶段：(1)过滤初期,(2)过滤中期(3)过滤后期。5.1.1 过滤初期在过滤初期， 粉尘首先进入滤料内部一部分粉尘穿过滤料，另一部分粉尘被滤料过滤下来， 并且沉积在过滤材料内部如图 5-1 所示沉积于纤维层内部的粉尘堵塞了滤料中粉尘的通道，因此随着时间的增加，越来越多的粉尘沉积下来，粉尘通道堵塞情况越来越严重,这就造成实际的过滤介质(纤维和颗粒捕集体)的空隙率降低，过滤介质的捕集效率提高,相应的过滤介质压力损失的上升。6图 5-1过滤初期纤维层过滤示意图5.1.2 过滤中期随着过滤时间的增加， 纤维层内部粉尘达到一个相对饱和量，粉尘开始大量

10、在滤料表面沉积，首先形成一个粉尘初层，随着过滤过程的进行，不断有新的粉尘被粉尘初层捕获，导致粉尘层不断变厚如图 5-2 所示，粉尘初层形成后，滤得大量粉尘， 使得自身厚度不断增加形成粉尘层。此时粉尘层对过滤压力损失的变化起主导作用， 粉尘层随着时间的增加不断变厚，这使得压力损失随时间的增大而上升。 此时由于大部分粉尘被粉尘层阻挡在纤维层以外，纤维层内部的粉尘沉积增加缓慢，纤维层对过滤压力损失变化所起的作用退居次席。7图 5-2过滤中期纤维层过滤示意图5.1.3 过滤后期由于粉尘层自身重力和过滤气体吹打作用， 粉尘层厚度不可能无限增加，当粉尘间粘附力不足以支撑新增粉， ，自身重力，即粉尘层达到一

11、定厚度时，粉尘层最外层附着粉尘由于自身重力和气体吹打会发生剥落，如图 5-3 所示， 这一时期粉尘层厚度始终在一定范围内波动。此时大微粒被阻挡在粉尘层外部,少部分粘附于粉尘层表面， 大部分向下脱落只有小粒径粉尘能够进入粉尘层或者到达纤维层,改变纤维层和粉尘层内部结构。图 5-3过滤后期纤维尘示意图5.2 含尘过滤模型的建立推导该公式的主要思路： 将厚度为 H 的含尘纤维层过滤器视为厚度为的纤维-粉尘混合过滤器。将该纤维一粉尘混合过滤器分为数个厚度为的微元过滤体，如图 5-4 所示，推导前作如下两个假设：(1)假设微元体过滤效率是由沉积在微元体内的粉尘和微元体内纤维共同作用的结果，并且二者的相互

12、干扰很小，可以忽略不计；(2)假设过滤气体是以体积单位，逐段通过过滤微元段，当第段气体通过过滤器后，过滤器中每个微元段的过滤效率近似相等。8图 5-4纤维一粉尘混合过滤层过滤分析图基于上面的两个假设， 我们首先推导出微元段过滤效率变化规律，当第段气体通过过滤器后， 单个微元段过滤效率为。 由于每个微元段的过滤效率近似相等，各微元段间又是串连关系，所以当第段气体通过过滤器后，纤维粉尘混合过滤器过滤效率为：=11i其中 /dh为微元段的数目。5.3 含尘纤维层过滤捕集效率公式推导(1)f的推导/dh在微元段dhdh内，单根纤维的捕集效率为E E1，则微元体内纤维作用的过滤效率为：ff1exp（2）

13、l的推导4adhE1df1a 厚度为dh的微元体内的粉尘层的单层效率为:uu3st*21由于孔隙率的存在,考虑到v3v1=v3;elsev1=v2;endProblem1_3.m：%cluster.m, functionresult=cluster(vector);a,b=size(vector);max=max(max(vector);fori=1:aforj=i:bvector(i,j)=max;endend;fork=1:(b-1)c,d=size(vector);fprintf(第%g 次聚类:n,k);e,f,g=min1(vector);fprintf( 最 小 值 =%g, 将

14、第 %g 区 和 第 %g 区 并 为 一 类 ， 记 作G%gnn,g,e,f,c+1);forl=1:cifle)%收敛条件没达到要求，则继续迭代temp=UL;%保存先前的隶属度UL=membership(UL,X,m);%更新隶属度err=abs(UL-temp);%更新误差endUL%输出最终的隶属度矩阵23通过最终所获得的隶属度矩阵，判断样本所属类别class=cell(k,1);%初始化类样本 classfori=1:size(X,1);MAX,index=max(UL(:,i);classindex=cat(1,classindex,i);endcelldisp(class);

15、%显示聚类结果functiony=membership(U0,X,m)%U0初始隶属度矩阵，X 为需聚类样本，m 为控制聚类结果的模糊程度，y 为返回的新的隶属度classNum=size(U0,1);%求出类别数fori=1:classNumU0(i,:)=U0(i,:).m;%隶属度各值平方endZ=zeros(classNum,size(X,2);%聚类中心初始化fori=1:classNumforj=1:size(X,1)Z(i,:)=Z(i,:)+U0(i,j)*X(j,:);endZ(i,:)=Z(i,:)/sum(U0(i,:);%计算聚类中心endfori=1:size(X,1)forj=1:size(Z,1)d(i,j)=dist(X(i,:),Z(j,:)(2/(m-1);%求距离endendm,n=size(d);u=zeros(m,n);%新的隶属度初始化fori=1:mforj=1:nfork=1:nu(i,j)=u(i,j)+d(i,j)/d(i,k);endu(i,j)=1/u(i,j);%由隶属度更新公式endend24