基于不同算法的磁化水水洗去除飞灰中可溶性氯盐浸出率预测模型

李淑芹，王宇斌，毛欣钰，马晓晓，华开强

(西安建筑科技大学 资源工程学院，陕西 西安710055)

0 引言

垃圾焚烧过程中产生的飞灰属于危险废物，经无害化处理后可用于建筑、材料等行业[1-6]。然而，飞灰中的高浓度氯盐不仅会降低水泥等资源化产品的质量，而且会破坏生产过程，导致生产设备腐蚀结垢[7-10]，因此，降低飞灰中的氯含量是实现飞灰资源化利用的关键。水洗法是目前较为有效的去除飞灰中氯盐的方法，如白晶晶等[11]的研究表明，在液固比为8 mL/g和温度为50 ℃的条件下，通过水洗处理可使飞灰中的氯离子去除率达到93.71%。还有研究将磁化技术用于湿法冶金领域，如邱廷省等[12]将磁场作用于硫脲浸金过程，结果表明，磁处理硫脲浸金比常规硫脲浸金的金浸出率提高了8.06%。官昕[13]则研究了不同磁场强度下飞灰中重金属的浸出行为，结果表明，在磁场强度为7 957.7 kA/m时，浸出液中铅离子质量浓度增大了5.5 mg/mL。由于影响水洗指标的因素较多，故构建可溶性氯盐浸出率的预测模型对后期生产指标具有指导作用。虽然王宇斌等[14]曾采用正交试验法研究了不同磁化参数对碳酸钙结垢的影响规律，并利用正交多项式回归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参数与飞灰中可溶性盐浸出率之间的回归模型有待验证。随机森林算法是利用树型数据结构训练样本并进行预测的一种算法，适用于数据偏少的样本，预测精度较高[15-16]。徐肖伟等[17-20]的研究也表明，与其他的机器学习模型相比，随机森林模型具有较高的预测精度。

鉴于此，本研究在正交试验的基础上利用正交回归分析法及随机森林算法建立不同的可溶性氯盐浸出率的预测模型，并进行了对比，以期对飞灰中可溶性氯盐的去除效果进行精确预测，从而为现场生产提供理论依据。

1 试验

1.1 试验原料

试验原料为上海某垃圾焚烧发电厂提供的城市生活垃圾焚烧飞灰，经布袋除尘器捕集后在105 ℃下干燥，然后密封保存。试验原料的化学多元素分析结果见表1。由表1可知，飞灰中的主要元素为Ca、Cl、Na等，其中：CaO的质量分数接近30.00%，在飞灰中质量分数最高，这是烟气处理过程中混入的过量石灰所致；Cl的质量分数达到了18.72%，其主要以NaCl等可溶性盐的形式存在，可通过水洗法去除，再经适当处理后可以实现二次资源化利用；此外，C的质量分数较高，主要来源于烟气处理过程中吸附二噁英的残留活性炭，其对飞灰的资源化利用可能有不利影响。

表1 试验原料的化学多元素分析结果 单位：%

1.2 试验设备

试验过程中使用的设备见表2。

表2 试验设备

1.3 试验方法

选取了磁化时间、电流频率、线圈匝数、固液比、波形等5个影响飞灰水洗去除可溶性氯盐的因素进行飞灰一次水洗的正交试验。具体操作步骤如下：

a.在1 000 mL 烧杯外壁缠绕铜漆包线并连接信号发生器与水泵，利用交变电流产生的交变磁场对烧杯内的水进行磁化，磁化装置如图1所示。

图1 磁化装置示意图

b.将飞灰和磁化水配制成一定固液比的料浆，在搅拌器转速为400 r/min的条件下水洗20 min，水洗结束后，经循环水式多用真空泵脱水得到滤液及滤饼。

c.将滤液置于量筒中测量体积，并通过低速离心机对滤液进行离心沉降，之后取上清液检测氯离子质量分数。

1.4 正交试验设计

正交试验设计的因素(磁化时间A、电流频率B、线圈匝数C、固液比D、波形E)与水平见表3。

表3 可溶性氯盐浸出试验条件

2 结果与讨论

2.1 正交试验结果

正交试验结果见表4。由表4可知，在磁化时间为20 min、电流频率为1.50 kHz、线圈匝数为130圈、固液比为0.30、波形为正弦波的条件下，可溶性氯盐浸出率最高，为99.30%。

表4 正交试验结果

2.2 回归模型

利用正交多项式处理试验结果可得到可溶性氯盐浸出率与各因素之间的定量关系，可溶性氯盐浸出率的方差计算结果见表5、表6。

表5 方差的各项结果

表6 水平方差分析结果

由表6可知，因子C2影响显著，其回归方程为

(1)

将相关系数代入式(1)可得到回归方程：

(2)

2.3 随机森林模型

随机森林算法由Bagging(bootstrap aggregating)算法演化而来[21]，算法流程如图2所示。

图2 随机森林算法流程

随机森林算法构建步骤如下:

a.使用Bagging算法，从初始数据集中随机、有放回地进行n次采样，每次采集m个样本，生成n个训练集。

b.对n个训练集分别进行训练，得到n个决策树模型。

c.按之前所述的方法对每个决策树模型进行二分裂。

d.将生成的决策树组成随机森林。

研究基于Python语言应用Jupyter Notebook建立随机森林预测模型。预测模型选用的具体参数如图3所示。利用feature_importances_将5个特征的重要性结果可视化，结果如图4所示。

图3 随机森林预测模型

图4 5个特征因素的重要性对比

从图4可以看出：因素C和因素E的重要性得分比较高，分别为0.337和0.322；其次是因素B和因素D，得分分别为0.150和0.109；因素A得分最少，为0.087。即线圈匝数和波形对可溶性氯盐浸出率预测的影响最大，其次是固液比和电流频率，磁化时间的影响最小。

2.4 预测结果的分析

随机森林模型与正交多项式回归模型所得试验值与预测值及两种模型的预测误差如图5和表7所示。误差S的计算公式见式(3)。

图5 两种模型的试验值与预测值

表7 两种模型的预测误差 单位：%

(3)

由式(3)可计算出试验值与预测值的误差S。经计算可得随机森林模型的预测值与试验值的误差为±2.90%，回归模型的预测值与试验值的误差为±6.36%。相较回归模型，随机森林算法建立的可溶性氯盐浸出率预测模型的预测精度更高。

3 结论

a.正交试验结果表明,在磁化时间为20 min、电流频率为1.50 kHz、线圈匝数为130圈、固液比为0.30、波形为正弦波的条件下，可溶性氯盐浸出率最高为99.30%。

b.随机森林算法获得的5个影响因素的重要性程度为：线圈匝数>波形>电流频率>固液比>磁化时间。计算结果表明，随机森林模型的预测值与试验值的误差为±2.90%，正交多项式回归模型的预测值与试验值的误差为±6.36%。随机森林模型的预测误差较小，预测精度较高。