汤 健， 王丹丹， 郭子豪， 乔俊飞

(1.北京工业大学信息学部， 北京 100124； 2.计算智能与智能系统北京市重点实验室， 北京 100124；3.北京轨道交通技术装备集团， 北京 100070)

城市固废焚烧(municipal solid waste incineration, MSWI)技术是目前应用最为广泛的生活垃圾减容、减量和资源化处理手段[1-2]. 中国作为发展中国家，当前紧要的问题是控制MSWI过程的污染物排放[3-4]，尤其是降低被称为目前世界上最强毒性污染物——二噁英(dioxins, DXN)[5]的排放. 该污染物是造成MSWI电厂存在“邻避效应”的主要原因之一. 通过优化运行参数实现DXN排放最小化控制的前提是实现其排放浓度的在线实时预测[6].

目前，DXN排放浓度检测均针对MSWI过程末端的烟囱所排放的烟气G3进行[7-8]. 常用检测手段有：1) 基于高分辨气相色谱- 高分辨率质谱联机的离线直接检测法[9-10]，该方法需实验室化验分析，滞后时间尺度大(以周计)，受DXN高检测费用的制约，企业多以月/季或按需以不确定周期进行检测； 2) 在线间接检测法[11]，通过检测作为指示物/关联物的高浓度化学物质(如单氯苯等)和其与DXN间的映射模型实现，该方法滞后时间尺度居中(以h计)，但受限于检测设备复杂且价格昂贵、映射模型依赖DXN离线直接检测法等缺点，使其难以应用与推广； 3) 软测量法，构建以相关易检测过程变量和常规污染物浓度为输入的数据驱动模型，可实现DXN排放浓度的在线实时检测. 显然，上述前2种方法都难以支撑以限制DXN排放浓度为目标的MSWI过程实时运行优化控制. 此外，受限于DXN排放浓度检测的高难度……