MSWI底灰中重金属迁移转化机理的智能推理方法研究

The application of municipal solid waste incineration (MSWI) technology can realize the reduction of domestic waste, accompanied by the production of large quantity of MSWI bottom ash rich in heavy metals. In the landfill, bottom ash experience complex geochemical reactions, and the migration and transformation of heavy metals will cause potential harm on the surrounding environment. In order to interpret the migration and transformation mechanism of heavy metals, many researches and experiences in this area should be considered. This project will construct a database of transport and transformation of heavy metals by the artificial intelligence method based on the synthetic knowledge of environmental chemistry. Based on this database, the reasoning of the transport and transformation of heavy metals will be studied. Furthermore, it is almost impossible to research the behavior of heavy metals, due to the long term and complex process and data scarcity. To obtain the data to characterize of the behavior of heavy metals in the landfill, this project will conduct a long term landfill test by computer simulation. This will provide the data support to the research of mechanism of transport and transformation of heavy metals.

采用焚烧技术可以实现城市生活垃圾减量化，但同时产生大量富含重金属的垃圾焚烧底灰。底灰中重金属在填埋场中经历长期复杂的地球化学反应，不断发生形态变化和迁移，对周围环境形成持续的潜在风险。正确诠释重金属的迁移转化机理，需要综合众多研究者的研究成果和经验知识。本项目拟引入人工智能技术，综合已有的领域知识和专家经验，建立重金属迁移转化智能推理的知识库，推理重金属迁移转化机理。此外，由于重金属在填埋场中的迁移转化过程缓慢，现场调研数据缺乏，实验室模拟填埋试验耗时长，数据有限，研究重金属在填埋场中长期的迁移转化行为存在困难。本课题拟建立计算机模拟长期填埋试验模型，获取表征重金属在填埋场中长期迁移转化行为的数据，为研究重金属在填埋场中的迁移转化机理提供支持。

焚烧技术实现城市生活垃圾减量化的同时产生大量富含重金属的垃圾焚烧底灰。底灰中重金属在填埋场中经历长期复杂的地球化学反应，不断发生形态变化和迁移对周围环境形成持续的潜在风险。为正确诠释重金属迁移转化机理，利用人工智能技术，研究建立计算机模拟长期填埋试验模型以获取表征重金属在填埋场中长期迁移转化行为数据，综合已有领域知识和专家经验，研究建立重金属迁移转化智能推理知识库以实现重金属迁移转化机理的智能推理。针对重金属在填埋场中迁移转化缓慢和现场调研数据缺乏问题，设计实施了实验室条件下底灰模拟填埋试验，测定分析了新鲜底灰的基础理化性质、底灰渗滤液中有机污染物和重金属含量、重金属含量随时空变化及渗出特性、以及重金属形态变化特性，为计算机模拟底灰长期填埋试验提供了基础数据；基于有限的实验室底灰模拟填埋试验数据，利用基因表达式编程方法，研究了重金属形态预测模型的构建方法，通过改进基因表达式编程的适应度函数、遗传操作和扩充小样本，提出了跳跃基因表达式编程算法JM-GEP和基于滑动窗口预测法扩充样本算法GEP-SWPM，并对JM-GEP算法的多样性和收敛性进行了理论证明，实验验证了算法JM-GEP和GEP-SWPM 在建模效率和预测精度上的优势，为研究计算机模拟长期填埋试验模型提供了可行有效的方法，而且为研究重金属长期迁移转化机理提供了数据支持；基于模糊理论，研究了已有领域知识和专家经验的表示方法，构建了多层链表式模糊知识库，研究了知识库动态修正方法， 提出了利用模糊C均值聚类算法和求解线性方程组相结合扩充样本的方法和采用三角形隶属度函数进行数据表示的方法，基于此研究了重金属浸出行为及潜在风险评价，将模糊知识库应用到潜在风险指数评价法中，建立了重金属潜在风险评价模型，利用专家知识库的推理机制进行模糊推理，应用模糊规则实现重金属对环境危害的准确推理，实验验证了应用该模糊知识库能快速、准确地做出评价，为底灰的安全处置和再利用提供指导。