基于不同算法的磁化水水洗去除飛灰中可溶性氯鹽浸出率預(yù)測(cè)模型

李淑芹，王宇斌，毛欣鈺，馬曉曉，華開強(qiáng)

(西安建筑科技大學(xué) 資源工程學(xué)院，陜西 西安710055)

0 引言

垃圾焚燒過程中產(chǎn)生的飛灰屬于危險(xiǎn)廢物，經(jīng)無(wú)害化處理后可用于建筑、材料等行業(yè)[1-6]。然而，飛灰中的高濃度氯鹽不僅會(huì)降低水泥等資源化產(chǎn)品的質(zhì)量，而且會(huì)破壞生產(chǎn)過程，導(dǎo)致生產(chǎn)設(shè)備腐蝕結(jié)垢[7-10]，因此，降低飛灰中的氯含量是實(shí)現(xiàn)飛灰資源化利用的關(guān)鍵。水洗法是目前較為有效的去除飛灰中氯鹽的方法，如白晶晶等[11]的研究表明，在液固比為8 mL/g和溫度為50 ℃的條件下，通過水洗處理可使飛灰中的氯離子去除率達(dá)到93.71%。還有研究將磁化技術(shù)用于濕法冶金領(lǐng)域，如邱廷省等[12]將磁場(chǎng)作用于硫脲浸金過程，結(jié)果表明，磁處理硫脲浸金比常規(guī)硫脲浸金的金浸出率提高了8.06%。官昕[13]則研究了不同磁場(chǎng)強(qiáng)度下飛灰中重金屬的浸出行為，結(jié)果表明，在磁場(chǎng)強(qiáng)度為7 957.7 kA/m時(shí)，浸出液中鉛離子質(zhì)量濃度增大了5.5 mg/mL。由于影響水洗指標(biāo)的因素較多，故構(gòu)建可溶性氯鹽浸出率的預(yù)測(cè)模型對(duì)后期生產(chǎn)指標(biāo)具有指導(dǎo)作用。雖然王宇斌等[14]曾采用正交試驗(yàn)法研究了不同磁化參數(shù)對(duì)碳酸鈣結(jié)垢的影響規(guī)律，并利用正交多項(xiàng)式回歸法建立了磁化除垢的作用模型，但此方法能否用于建立不同磁化參數(shù)與飛灰中可溶性鹽浸出率之間的回歸模型有待驗(yàn)證。隨機(jī)森林算法是利用樹型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)訓(xùn)練樣本并進(jìn)行預(yù)測(cè)的一種算法，適用于數(shù)據(jù)偏少的樣本，預(yù)測(cè)精度較高[15-16]。徐肖偉等[17-20]的研究也表明，與其他的機(jī)器學(xué)習(xí)模型相比，隨機(jī)森林模型具有較高的預(yù)測(cè)精度。

鑒于此，本研究在正交試驗(yàn)的基礎(chǔ)上利用正交回歸分析法及隨機(jī)森林算法建立不同的可溶性氯鹽浸出率的預(yù)測(cè)模型，并進(jìn)行了對(duì)比，以期對(duì)飛灰中可溶性氯鹽的去除效果進(jìn)行精確預(yù)測(cè)，從而為現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)提供理論依據(jù)。

1 試驗(yàn)

1.1 試驗(yàn)原料

試驗(yàn)原料為上海某垃圾焚燒發(fā)電廠提供的城市生活垃圾焚燒飛灰，經(jīng)布袋除塵器捕集后在105 ℃下干燥，然后密封保存。試驗(yàn)原料的化學(xué)多元素分析結(jié)果見表1。由表1可知，飛灰中的主要元素為Ca、Cl、Na等，其中：CaO的質(zhì)量分?jǐn)?shù)接近30.00%，在飛灰中質(zhì)量分?jǐn)?shù)最高，這是煙氣處理過程中混入的過量石灰所致；Cl的質(zhì)量分?jǐn)?shù)達(dá)到了18.72%，其主要以NaCl等可溶性鹽的形式存在，可通過水洗法去除，再經(jīng)適當(dāng)處理后可以實(shí)現(xiàn)二次資源化利用；此外，C的質(zhì)量分?jǐn)?shù)較高，主要來源于煙氣處理過程中吸附二噁英的殘留活性炭，其對(duì)飛灰的資源化利用可能有不利影響。

表1 試驗(yàn)原料的化學(xué)多元素分析結(jié)果 單位：%

1.2 試驗(yàn)設(shè)備

試驗(yàn)過程中使用的設(shè)備見表2。

表2 試驗(yàn)設(shè)備

1.3 試驗(yàn)方法

選取了磁化時(shí)間、電流頻率、線圈匝數(shù)、固液比、波形等5個(gè)影響飛灰水洗去除可溶性氯鹽的因素進(jìn)行飛灰一次水洗的正交試驗(yàn)。具體操作步驟如下：

a.在1 000 mL 燒杯外壁纏繞銅漆包線并連接信號(hào)發(fā)生器與水泵，利用交變電流產(chǎn)生的交變磁場(chǎng)對(duì)燒杯內(nèi)的水進(jìn)行磁化，磁化裝置如圖1所示。

圖1 磁化裝置示意圖

b.將飛灰和磁化水配制成一定固液比的料漿，在攪拌器轉(zhuǎn)速為400 r/min的條件下水洗20 min，水洗結(jié)束后，經(jīng)循環(huán)水式多用真空泵脫水得到濾液及濾餅。

c.將濾液置于量筒中測(cè)量體積，并通過低速離心機(jī)對(duì)濾液進(jìn)行離心沉降，之后取上清液檢測(cè)氯離子質(zhì)量分?jǐn)?shù)。

1.4 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)

正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)的因素(磁化時(shí)間A、電流頻率B、線圈匝數(shù)C、固液比D、波形E)與水平見表3。

表3 可溶性氯鹽浸出試驗(yàn)條件

2 結(jié)果與討論

2.1 正交試驗(yàn)結(jié)果

正交試驗(yàn)結(jié)果見表4。由表4可知，在磁化時(shí)間為20 min、電流頻率為1.50 kHz、線圈匝數(shù)為130圈、固液比為0.30、波形為正弦波的條件下，可溶性氯鹽浸出率最高，為99.30%。

表4 正交試驗(yàn)結(jié)果

2.2 回歸模型

利用正交多項(xiàng)式處理試驗(yàn)結(jié)果可得到可溶性氯鹽浸出率與各因素之間的定量關(guān)系，可溶性氯鹽浸出率的方差計(jì)算結(jié)果見表5、表6。

表5 方差的各項(xiàng)結(jié)果

表6 水平方差分析結(jié)果

由表6可知，因子C2影響顯著，其回歸方程為

(1)

將相關(guān)系數(shù)代入式(1)可得到回歸方程：

(2)

2.3 隨機(jī)森林模型

隨機(jī)森林算法由Bagging(bootstrap aggregating)算法演化而來[21]，算法流程如圖2所示。

圖2 隨機(jī)森林算法流程

隨機(jī)森林算法構(gòu)建步驟如下:

a.使用Bagging算法，從初始數(shù)據(jù)集中隨機(jī)、有放回地進(jìn)行n次采樣，每次采集m個(gè)樣本，生成n個(gè)訓(xùn)練集。

b.對(duì)n個(gè)訓(xùn)練集分別進(jìn)行訓(xùn)練，得到n個(gè)決策樹模型。

c.按之前所述的方法對(duì)每個(gè)決策樹模型進(jìn)行二分裂。

d.將生成的決策樹組成隨機(jī)森林。

研究基于Python語(yǔ)言應(yīng)用Jupyter Notebook建立隨機(jī)森林預(yù)測(cè)模型。預(yù)測(cè)模型選用的具體參數(shù)如圖3所示。利用feature_importances_將5個(gè)特征的重要性結(jié)果可視化，結(jié)果如圖4所示。

圖3 隨機(jī)森林預(yù)測(cè)模型

圖4 5個(gè)特征因素的重要性對(duì)比

從圖4可以看出：因素C和因素E的重要性得分比較高，分別為0.337和0.322；其次是因素B和因素D，得分分別為0.150和0.109；因素A得分最少，為0.087。即線圈匝數(shù)和波形對(duì)可溶性氯鹽浸出率預(yù)測(cè)的影響最大，其次是固液比和電流頻率，磁化時(shí)間的影響最小。

2.4 預(yù)測(cè)結(jié)果的分析

隨機(jī)森林模型與正交多項(xiàng)式回歸模型所得試驗(yàn)值與預(yù)測(cè)值及兩種模型的預(yù)測(cè)誤差如圖5和表7所示。誤差S的計(jì)算公式見式(3)。

圖5 兩種模型的試驗(yàn)值與預(yù)測(cè)值

表7 兩種模型的預(yù)測(cè)誤差 單位：%

(3)

由式(3)可計(jì)算出試驗(yàn)值與預(yù)測(cè)值的誤差S。經(jīng)計(jì)算可得隨機(jī)森林模型的預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值的誤差為±2.90%，回歸模型的預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值的誤差為±6.36%。相較回歸模型，隨機(jī)森林算法建立的可溶性氯鹽浸出率預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度更高。

3 結(jié)論

a.正交試驗(yàn)結(jié)果表明,在磁化時(shí)間為20 min、電流頻率為1.50 kHz、線圈匝數(shù)為130圈、固液比為0.30、波形為正弦波的條件下，可溶性氯鹽浸出率最高為99.30%。

b.隨機(jī)森林算法獲得的5個(gè)影響因素的重要性程度為：線圈匝數(shù)>波形>電流頻率>固液比>磁化時(shí)間。計(jì)算結(jié)果表明，隨機(jī)森林模型的預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值的誤差為±2.90%，正交多項(xiàng)式回歸模型的預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值的誤差為±6.36%。隨機(jī)森林模型的預(yù)測(cè)誤差較小，預(yù)測(cè)精度較高。