通过 Njwtp 的创新数据驱动建模和优化方法提高沼气产量

快速阅读: 据《Nature.com》称，本研究通过南京江南污水处理厂的厌氧消化过程，提出了一种创新方法以提高生物气体产量。采用数据驱动建模和优化技术，研究对比了三种模型。结果显示，结合深度置信网络和增强型海鹰优化算法的DBN-BOOA模型表现最佳，能将生物气体产量提升至31.35立方米/分钟，优于其他模型。此方法为NJWTP提供了高效的实时操作参数调整方案。

本研究提出了一种创新方法，通过南京江南污水处理厂（NJWTP）的厌氧消化过程来提高生物气体产量。利用数据驱动建模和优化方法，研究重点在于改善废物转化能源过程的可持续性和成本效益。研究的核心内容是比较三种不同的模型：深度置信网络（DBN，深度信念网络）、带有海鹰优化算法的DBN（DBN-OOA）以及带有增强型海鹰优化算法的DBN（DBN-BOOA）。为了当前研究的目的，共收集了2016年至2018年的180个数据点。

在评估的模型中，深度置信网络（DBN）与增强型海鹰优化算法（BOOA）结合的方法脱颖而出，表现出高精度和优化能力。DBN-BOOA模型取得了显著的性能指标，包括相关系数（R）为0.98，均方根误差（RMSE）为0.41立方米/分钟，一致性指数（IA）为0.99，明显优于单独的DBN和DBN-OOA模型。

此外，DBN-BOOA模型确定了最优操作参数，使生物气体产量最大化至31.35立方米/分钟，超过了其他模型的输出。该方法的成功归功于其强大的优化算法，能够高效地在多样的搜索空间中找到全局最优解，而无需对输入变量进行预处理。因此，DBN-BOOA模型为南京江南污水处理厂（NJWTP）的运营商提供了一个实用且用户友好的解决方案，实现了实时调整操作参数以增加生物气体产量并减少污泥产生的目标。

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