1 概述

再生水換熱設(shè)備污垢嚴重是污水源熱泵面臨的關(guān)鍵問題之一

。由城市污水處理后的再生水，仍然含有大量微生物、有機污染物和懸浮物，易在流經(jīng)換熱設(shè)備表面時產(chǎn)生大量微生物污垢，降低換熱設(shè)備的換熱效率，增大流動阻力，嚴重影響換熱系統(tǒng)的安全和經(jīng)濟運行。

Kern等人

建立了污垢熱阻模型，認為污垢熱阻隨時間的變化是由沉積率與剝蝕率兩部分疊加，這就是著名的Kern-Seaton模型，此后的大多數(shù)污垢模型是基于這一模型發(fā)展的。但是微生物具有活性，問題就變得更為復(fù)雜。曹生現(xiàn)等人

基于微生物生長動力學(xué)模型建立了工業(yè)循環(huán)冷卻水系統(tǒng)中管殼式換熱器微生物污垢的傳熱傳質(zhì)模型，得到了水質(zhì)參數(shù)與微生物污垢的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并驗證了該模型的準確性。徐志明等人

將Capdeville生物膜增長體系引入Kern-Seaton模型，建立了新的微生物污垢熱阻模型，認為微生物污垢的沉積率由活性生物量的累積率和非活性生物量的累積率兩部分組成，并采用鐵細菌和管式換熱裝置對模型進行了實驗驗證。結(jié)果表明：除誘導(dǎo)期外，新的微生物污垢熱阻模型的計算數(shù)據(jù)和實驗數(shù)據(jù)的相對誤差小于20%。Chen等人

將污水處理廠的鐵細菌和硫酸鹽還原細菌進行分離和培養(yǎng)，在500 mm×60 mm×50 mm的不銹鋼流道中進行了微生物污垢的生長實驗，實驗結(jié)果表明微生物污垢在7～8 d逐漸達到平衡狀態(tài)。

文孝強等人

搭建了光管污垢實驗系統(tǒng)，測量了管壁溫度及出入口溫度等參數(shù)，以3組管壁溫度、出入口溫度作為預(yù)測模型的輸入變量，以污垢熱阻作為預(yù)測模型的輸出變量，利用偏最小二乘算法擬合出污垢熱阻預(yù)測方程。利用實驗系統(tǒng)的第2個運行期對預(yù)測模型進行了驗證，預(yù)測結(jié)果與實驗結(jié)果的最大相對誤差絕對值在8.5%以內(nèi)。徐志明等人

以松花江水為冷卻水搭建了板式換熱器冷卻水微生物污垢熱阻實驗臺，測得不同工況下松花江水的水質(zhì)參數(shù)，并以水質(zhì)參數(shù)作為輸入變量，建立了偏最小二乘回歸模型對微生物污垢熱阻進行預(yù)測，得到了冷卻水板式換熱器內(nèi)微生物污垢熱阻的增長規(guī)律。王大成等人

研制了循環(huán)冷卻水動態(tài)模擬實驗裝置，在恒定運行條件下，對微生物污垢熱阻進行在線監(jiān)測及動態(tài)模擬，經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)加菌管道的微生物污垢熱阻可達1.35×10

m

·K/W，而未加菌管道的微生物污垢熱阻最高為4.85×10

m

·K/W，鐵細菌和硫酸鹽還原菌的存在及其含量是導(dǎo)致微生物污垢熱阻增大的直接原因。

婆婆每個月拿著工資，自然有了分寸，對欣欣這個“老板”少了很多挑剔；欣欣也體會家有老人的好處——以前只顧著指責(zé)，忘記了同時也在享受。重要的是，從此以后，他們夫妻和婆婆融為一體，找到了家的溫暖。

目前，對于微生物污垢生長預(yù)測的研究并不少見，但研究對象多為管式換熱器、普通板式換熱器，換熱介質(zhì)也多采用循環(huán)冷卻水、天然水。本文研究的換熱介質(zhì)為經(jīng)污水處理廠處理后的再生水，研究對象為再生水換熱系統(tǒng)中常用的寬流道板式換熱器。再生水水質(zhì)參數(shù)和水溫均較為穩(wěn)定，且寬流道板式換熱器相比于普通板式換熱器流道更寬。

寬流道板式換熱器模型(見圖1)包含1個換熱板片以及1組再生水流道和中介水流道，再生水流道高度30 mm，中介水流道高度18 mm。換熱板片參數(shù)見表1。

2 最小二乘支持向量機

LS-SVM用平方損失函數(shù)代替ε-不敏感損失函數(shù)，將標準支持向量回歸機中的不等式約束轉(zhuǎn)化為等式約束，得到最小二乘支持向量回歸機模型

。訓(xùn)練過程將標準SVM中的凸二次規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為線性方程組的求解，極大降低了計算的復(fù)雜度。

LS-SVM的基礎(chǔ)是基于一定數(shù)量的已知樣本的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)過程，目標是通過實驗或數(shù)值模擬得到的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，擬合一個代理模型來映射一組輸入變量和輸出變量之間的關(guān)系。為了得到最優(yōu)解，將樣本隨機分為訓(xùn)練樣本、測試樣本。

最小二乘支持向量機(Least Squares Support Vector Machine，LS-SVM)是Suykens等人

在1999年提出的支持向量機(Support Vector Machine，SVM)的另一種形式。LS-SVM通過將二次優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為線性方程組，相比于SVM具有更強的計算優(yōu)勢。

3 微生物污垢熱阻預(yù)測

3.1 微生物污垢熱阻

采用平均絕對百分比誤差評價預(yù)測模型的預(yù)測準確性，平均絕對百分比誤差越小，說明預(yù)測模型的預(yù)測準確性越好。平均絕對百分比誤差的計算式為：

3.2 換熱器運行參數(shù)模擬

采用ANSYS FLUENT 14.5建立板式換熱器模型，在已知冷熱流體(再生水為熱流體，中介水為冷流體)進口溫度的前提下，將再生水進口溫度及流速為0.4 m/s下的微生物污垢熱阻作為初始條件，模擬換熱器冷熱流體出口溫度及再生水側(cè)壓力降。中介水側(cè)不考慮微生物污垢熱阻。

在數(shù)值模擬過程中，冷熱流體入口都采用速度入口邊界條件(流速為 0.4 m/s)。西安地區(qū)污水處理廠再生水冬季水溫為12～20 ℃，比環(huán)境溫度高8～17 ℃

。因此，再生水設(shè)置了3種進口溫度，分別為20、18、15 ℃。中介水設(shè)置了2種進口溫度，分別為10、8 ℃。中介水出口采用壓力出口邊界。

我院應(yīng)用統(tǒng)計軟件SPSS 20.0來進行數(shù)據(jù)的分析,使用±s的形式對計量資料進行表示,然后通過T值來檢驗,使用百分號的形式表示計數(shù)資料,通過χ2來檢驗,將P<0.05的情況當(dāng)成差異具備統(tǒng)計學(xué)意義。

本文基于細胞自動機模型、多孔介質(zhì)導(dǎo)熱模型，分別模擬再生水水質(zhì)及不同溫度、時間條件下，流速為0.4 m/s時微生物污垢的厚度及熱導(dǎo)率，進而計算微生物污垢熱阻(稱為計算值)。針對再生水放熱工況，采用ANSYS FLUENT建立寬流道板式換熱器模型，模擬換熱器冷熱流體出口溫度及再生水側(cè)壓力降。將微生物污垢熱阻計算值、模擬結(jié)果作為微生物污垢熱阻預(yù)測模型(采用最小二乘支持向量機建立)的訓(xùn)練樣本、驗證樣本，采用平均絕對百分比誤差評價預(yù)測模型的準確性。

板式換熱器模型采用六面體結(jié)構(gòu)進行網(wǎng)格劃分，網(wǎng)格大小為8 mm，網(wǎng)格數(shù)量為1 558 644個。模擬過程中的計算設(shè)置如下：求解器采用壓力基求解器，計算模型選用Realizable

-

模型，采用非平衡壁面函數(shù)，用SIMPLE算法進行壓力與速度的耦合，各控制方程的離散均選用二階迎風(fēng)格式。能量方程的相對殘差小于10

，其他控制方程的殘差小于10

。迭代設(shè)置為1 000步。

3.3 微生物污垢熱阻預(yù)測模型

預(yù)測模型的使用場景為：上述寬流道板式換熱器，冷熱流體進口流速均為0.4 m/s。預(yù)測模型的輸入?yún)?shù)為換熱器冷熱流體進出口溫度以及再生水側(cè)壓力降，輸出參數(shù)為微生物污垢熱阻。選取35組換熱器運行參數(shù)模擬結(jié)果，28組作為預(yù)測模型的訓(xùn)練樣本，剩余7組作為驗證樣本。

式中

——平均絕對百分比誤差

預(yù)測模型訓(xùn)練時，先對樣本數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，然后選擇核函數(shù)，最后確定正則化參數(shù)及核參數(shù)。

③ 正則化參數(shù)和核參數(shù)的確定。在訓(xùn)練模型時，正則化參數(shù)和核參數(shù)決定了訓(xùn)練誤差和泛化能力

。本文采用交叉驗證法進行正則化參數(shù)和核參數(shù)確定，最終確定正則化參數(shù)為650，核參數(shù)為0.05。

② 核函數(shù)的選擇。核函數(shù)的選擇在算法的實現(xiàn)過程中至關(guān)重要。研究認為，徑向基函數(shù)比線性函數(shù)好

，比Sigmoid函數(shù)精度高

，而多項式核函數(shù)在階次較高時還會導(dǎo)致數(shù)值計算困難。因此，本文選用徑向基函數(shù)作為核函數(shù)。

① 樣本數(shù)據(jù)的預(yù)處理。為加快預(yù)測模型的訓(xùn)練速度，提高預(yù)測模型的精度，先對樣本數(shù)據(jù)進行歸一化處理。常用的歸一化方法有Min-Max標準化法、Z-score標準化法。本文選用Min-Max標準化法處理樣本數(shù)據(jù)，把樣本數(shù)據(jù)均歸一到[0，1]。

劉訓(xùn)峰在主題報告中，回顧了上海華誼化工60年的創(chuàng)業(yè)史、奮斗史、發(fā)展史，尤其是改革開放40年來改革、創(chuàng)新、發(fā)展與調(diào)整的歷程，在總結(jié)近10年發(fā)展成效的基礎(chǔ)上，對集團未來發(fā)展提出了明確目標與要求。他強調(diào)，過去60年，華誼集團在黨的堅強領(lǐng)導(dǎo)下，依靠廣大員工艱苦創(chuàng)業(yè)、發(fā)展壯大。面對新時代、新挑戰(zhàn)，我們要著力把黨的政治優(yōu)勢和組織優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為企業(yè)發(fā)展的競爭優(yōu)勢，更加注重提升黨建引領(lǐng)能力。

4 預(yù)測準確性評價

計算值與由7組驗證樣本得到的預(yù)測值見表2。

采用細胞自動機模型

研究再生水水質(zhì)及不同溫度、時間條件下，流速為0.4 m/s時微生物污垢的生長機理。微生物污垢的細胞自動機模型主要包含活細胞、死細胞、胞外不溶性分泌物、胞外可溶性分泌物和營養(yǎng)基質(zhì)5種組分，按照生物量的轉(zhuǎn)移規(guī)則求解了各組分的控制方程，進而得到微生物污垢厚度隨溫度和時間的變化。并結(jié)合多孔介質(zhì)導(dǎo)熱模型，得到微生物污垢熱導(dǎo)率隨溫度和時間的變化。根據(jù)微生物污垢厚度與熱導(dǎo)率，可計算得到微生物污垢熱阻(以下稱為計算值)。

(1)

通過理論及實驗比較分析表明，參與實驗過程的4個垂直搜索引擎都是非常優(yōu)秀的，且各具特色。有些搜索引擎對某個專業(yè)領(lǐng)域的搜索、查詢結(jié)果不一定能獲得最佳的效果，問題主要出在專用與通用的處理機制方面；有些搜索引擎搜索、查詢結(jié)果范圍不廣，主要是沒有建立的效的外鏈接機制。同時，也驗證了本文設(shè)計的垂直搜索引擎在優(yōu)化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的同時，抓住了主題爬蟲這個主要環(huán)節(jié)，確保了搜索的精確度，在應(yīng)用方面更具針對性。

——驗證樣本數(shù)量

R,

——第

組驗證樣本的污垢熱阻的計算值，m

·K/W

采用SPSS 19.0軟件對數(shù)據(jù)進行分析處理，計量資料以（均數(shù)±標準差）表示，兩個樣本均數(shù)比較采用t檢驗，多于兩組樣本均數(shù)的比較，采用方差分析（ANOVA）；計數(shù)資料以（n，%）表示，采用χ2檢驗，以P＜0.05表示差異具有統(tǒng)計學(xué)意義。

P,

——第

組驗證樣本的污垢熱阻的預(yù)測值，m

·K/W

（2）若控制有眼/無眼性狀的基因位于常染色體上，請用上表中雜交子代果蠅為材料設(shè)計一個雜交實驗來確定無眼性狀的顯隱性（要求寫出雜交組合和預(yù)期結(jié)果）________________________________________________________________________________。

將表2數(shù)據(jù)代入式(1)，可計算得到平均絕對百分比誤差為1.48%，說明預(yù)測模型的預(yù)測準確性比較高，可用于工程應(yīng)用。

對于直流電機這種復(fù)雜的控制系統(tǒng)而言，在響應(yīng)的不同階段或受到外界擾動時，傳統(tǒng)的控制規(guī)則很難滿足控制精度的要求，表現(xiàn)為穩(wěn)定性差或超調(diào)過大。本文通過設(shè)計一種自調(diào)整因子α，并將α作用于KP、KI、KD的模糊規(guī)則上，實現(xiàn)模糊規(guī)則的自適應(yīng)調(diào)整，從而使系統(tǒng)具有更快的響應(yīng)速度和更小的超調(diào)。下面以KP的模糊規(guī)則為例，說明自調(diào)整因子α的設(shè)計原理。

5 結(jié)論

預(yù)測值與計算值的平均絕對百分比誤差為1.48%，預(yù)測模型的預(yù)測準確性比較高，可用于工程應(yīng)用。

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