利用双向门控循环单元预测脱硫系统pH值建立模型研究.docxVIP

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2025-07-28 发布于广东
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利用双向门控循环单元预测脱硫系统pH值建立模型研究.docx

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利用双向门控循环单元预测脱硫系统pH值建立模型研究

文档概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2研究目的与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

脱硫系统pH值影响因素分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1硫磺回收过程简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2pH值变化的影响因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.3关键变量识别与控制策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

双向门控循环单元．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1Bi-GRU原理与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.2模型构建与训练流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.3性能评估指标体系建立．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

数据预处理与特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.1数据收集与清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.2特征选择与提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.3数据标准化与归一化处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.1训练集、验证集与测试集划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.2超参数调优策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

5.3模型性能对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

6.1实际运行结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

6.2与传统方法的比较分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

6.3潜在问题与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

7.2未来研究方向与应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

1.文档概述

本文档旨在研究利用双向门控循环单元（GRU）预测脱硫系统pH值并建立相应的模型。脱硫系统作为环保工程中的重要组成部分，其pH值的准确预测对于保证工艺效率和环境保护具有重要意义。本研究旨在通过双向GRU神经网络模型实现对脱硫系统pH值的精准预测，并为相关领域提供有益的参考。

（一）研究背景与意义

随着工业化的快速发展，大气污染问题日益严重，脱硫技术作为减少二氧化硫排放的有效手段，得到了广泛应用。在脱硫过程中，pH值的控制对于提高脱硫效率、降低能耗以及减少二次污染至关重要。因此对脱硫系统pH值进行准确预测，有助于优化脱硫工艺，提高系统的运行效率。

（二）研究目标

本研究的主要目标是利用双向GRU神经网络模型，通过对脱硫系统相关数据的处理与分析，建立有效的pH值预测模型。通过模型的训练与优化，实现对脱硫系统pH值的精准预测，为实际生产过程中的优化控制提供理论支持和技术指导。

（三）研究方法

本研究将采用双向GRU神经网络模型进行脱硫系统pH值的预测。首先收集脱硫系统的运行数据，包括进出水温度、液气比、石灰石浆量等参数。然后对数据进行预处理，包括数据清洗、归一化、特征提取等。接着构建双向GRU神经网络模型，通过模型的训练与优化，实现对脱硫系统pH值的预测。最后对模型的预测结果进行评估，并与传统预测方法进行比较分析。