Optimizing mixture properties of biodiesel production using genetic algorithm-based evolutionary support vector machine

Nowadays, biodiesel is used as one of the alternative renewable energy due to the increasing energy demand. However, optimum production of biodiesel still requires a huge number of expensive and time-consuming laboratory tests. To address the problem, this research develops a novel Genetic Algorithm-based Evolutionary Support Vector Machine (GA-ESIM). The GA-ESIM is an Artificial Intelligence (AI)-based tool that combines K-means Chaotic Genetic Algorithm (KCGA) and Evolutionary Support Vector Machine Inference Model (ESIM). The ESIM is utilized as a supervised learning technique to establish a highly accurate prediction model between the input--output of biodiesel mixture properties; and the KCGA is used to perform the simulation to obtain the optimum mixture properties based on the prediction model. A real biodiesel experimental data is provided to validate the GA-ESIM performance. Our simulation results demonstrate that the GA-ESIM establishes a prediction model with better accuracy than other AI-based tool and thus obtains the mixture properties with the biodiesel yield of 99.9%, higher than the best experimental data record, 97.4%.     

Suitable error evaluation criteria selection in the wind energy assessment via the K-means clustering algorithm

In this paper, wind energy potential of four locations in Xinjiang region is assessed. The Weibull distribution as well as the Logistic and the Lognormal distributions are applied to describe the distributions of the wind speed at different heights. In determining the parameters in the Weibull distribution, four intelligent parameter optimization approaches including the differential evolutionary, the particle swarm optimization, and two other approaches derived from these two algorithms and combined advantages of these two approaches are employed. Then the optimal distribution is chosen through the Chi-square error (CSE), the Kolmogorov–Smirnov test error (KSE), and the root mean square error (RMSE) criteria. However, it is found that the variation range of some criteria is quite large, thus these criteria are analyzed and evaluated both from the anomalous values and by the K-means clustering method. Anomaly observation results have shown that the CSE is the first one should be considered to be eliminated from the consequent optimal distribution function selection. This idea is further confirmed by the K-means clustering algorithm, by which the CSE is clustered into a different group with KSE and RMSE. Therefore, only the reserved two error evaluation criteria are utilized to evaluate the wind power potential.     

复合链式结构下中国林业碳库系统测度模型构建

温室气体上升导致的全球气候变暖问题不容忽视,增加森林碳汇和木质林产品碳储是缓解温室效应的有效途径。根据森林碳汇功能与林产品碳储功能的关联理论与模型,推导和改进包括森林子碳库、土壤子碳库及木质林产品子碳库在内的林业碳库核算模型及方法,以实现目标碳从森林碳库向木质林产品碳库的过渡与转移。基于气候变化背景下森林-林产品产业链的发展现状,构建包括森林子碳库和林产品子碳库的复合一体化林业碳库模型,使之为中国林业碳库的计量与评价提供判据。首先,对包含森林子碳库和木质林产品子碳库在内的世界林业碳库的发展现状进行探讨,归纳和比较国内外主流的关联林业碳库评估方法模型,从而对中国林业碳库模型的构建提供理论背景支持和逻辑方法支撑。其次,分析现有中国林业碳库评估存在的优势和弊端,找出适合中国林业特点的国家碳库创新评估路径,运用政府间气候变化专门委员会指定的生产法的思路,通过分析目标碳在林产品产业链生产、加工等过程中的流入和支出,提出创新中国林业碳库的模型构想并对其系统内涵进行分析。最后,赋予中国林业碳库系统模型数学表达,分析其数理结构并进行逻辑演绎,在森林子碳库和木质林产品子碳库两个复合链式体系下构建中国林业碳库系统测度模型(ForestProducts Carbon Model/FPCM)。     

基于MODIS地面温度数据的成都市热岛时空变化

研究利用2000、2005和2010年逐月的MODIS/Terra和MODIS/Aqua卫星的地表温度数据产品,通过等间距法进行分析,得出成都市建成区2000~2010年间昼夜热岛的时空变化以及相互间差异。研究结果表明:成都市昼夜热岛存在显著差异,日间热岛主要呈散点分布,夜间热岛集中在城市中心区域。日夜间热岛变化趋势有显著不同,日间热岛继续分散而夜间热岛范围则有所扩大。日间热岛分布与植被覆盖存在一定的负相关性,但道路也在一定程度上促使了地面温度的增加,夜间城市热岛范围及变化则与其下垫面组成存在关系。     

密相塔半干法烟气脱硫塔内加湿降温及其对脱硫效率的影响

为了实现密相塔半干法脱硫工艺的精确加湿进一步提高系统脱硫效率,利用推导出的传热传质计算方法,得到烟气温度降低和加水量的关系.结合3组密相塔半干法工程实际数据,发现理论计算值和实测值误差区间仅为2.9％ ～5.4％.通过选取河北某钢厂210 m2烧结烟气密相塔半干法脱硫项目实际在线检测数据,发现循环脱硫灰含湿量为3％的系统脱硫效率整体高于含湿量为5％和4％的样品,最大值达93.56％.通过粒度分析、扫描电镜、X射线衍射及差热-热重对2种不同含湿量的循环脱硫灰进行表征,结果表明,含湿量为3％的循环脱硫灰较含湿量为5％的样品粒径小、比表面积大,无团聚现象,物相分析还证实相对于含湿量为5％样品,其Ca(OH)2和结晶水含量少,几乎都是CaSO4和CaS03干态物质,因此脱硫反应进行彻底,脱硫效率较高.     

基于分布型电力系统的 PSO 优化设计

优化了传统粒子群算法,运用了混沌算法对粒子做初始化,优化了传统粒子群算法的收敛特性,并在算法的优化过程中,增加了混沌干扰元素对整体最优化极值做混沌干扰,将符合杂交几率的优化粒子做杂交处理,提高了粒子群的种类,增强了粒子群算法的搜寻水平。并通过IEEE33节点的分布型电力系统做无功优化仿真验证,通过比较,验证了优化算法的优越性与准确性。     

用生物滴滤床处理H2S和挥发性有机物混合废气

用生物滴滤床（BTF）处理某化工厂污水站的H2S和挥发性有机物（VOCs）混合废气,当废气中H2S质量浓度为120～400mg／m^3、VOCs质量浓度为115～340mg／m^时,运行稳定后H2S和VOCs的去除率为95％和85％。考察了影响BTF运行的循环水水质情况,试验结果表明：加入Na2CO3可使循环水pH控制在3～6;循环水中含盐量、Cl^-质量浓度和SO4^2-质量浓度分别为2200～3300,600～800,1200～1400mg／L,均未达到抑制微生物的水平。     

白泥复合衬层防渗稳定性的研究

为考察白泥复合防渗衬层的防渗稳定性和对污染物的阻滞去除能力,利用自制击实渗透仪对白泥和亚粘土防渗衬层进行了对比研究. 结果表明:白泥/亚粘土“夹层结构"复合衬层能保持低于国家防渗规范(10－7 cm/s)的防渗性,并对渗滤液中的重金属,COD_Cr和NH₄＋-N具有较强的阻滞去除能力,可以与常用的亚粘土防渗衬层相媲美,不过其淋滤出水ρ(Cl－)高,因此其长期防渗稳定性需进一步研究;60%白泥+40%亚粘土“混合式"复合衬层和白泥防渗衬层在渗滤液渗透作用下,其防渗性能不好,渗透系数超过国家防渗规范要求,因此不宜用于填埋场防渗.      

面源模式的通用算法探讨

提出了矩形面源扩散模拟计算的数值积分法和中心虚点源法,以及二者结合的综合法,并用算例进行了计算精度、计算速度和结果连续性的对比.结果表明:与传统的后置虚点源法及其改进算法——谷清经验法相比,该算法与理论真值的相对误差可从20%以上降低到3%以下,并且可以准确地反映风向和面源的形状,但在计算量上要增大十几倍到上百倍.对于任意不规则面源,提出了正方形分割算法,并对分割正方形的取舍采用简便的重心判断法,以准确方便地模拟其形状.综合运用笔者提出的适于机算的通用面源算法,对不同的计算任务权衡速度和精度采用合适的算法,可以处理各种气象条件下任意形状面源的扩散计算,并可取得理想的计算精度.      

1992～2004年西安市环境经济发展协调度分析

环境与经济相协调是实现可持续发展的基本要求。文章在总结近10年来国内相关研究的基础上,提出了较为综合的环境经济复合系统协调度概念及计算方法。在此基础上,利用西安市的统计数据,测算了1992～2004年西安市环境经济发展的协调度。结果表明,西安市环境经济协调发展的整体水平较低,城市环境管理工作的绩效很不稳定,需要得到加强和改进。