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| 編輯推薦： |
本书由2022年度国家科技出版基金资助出版。
全书彩图配以二维码形式展示。
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| 內容簡介： |
本书面向国家污染防治的重大需求，结合从实际复杂工业过程所提炼的针对产品质量、环保指标等难测参数检测的一类稀疏高维数据智能建模问题，以北京某城市固废焚烧(MSWI)过程为研究对象，对其所排放污染物(二噁英)浓度的智能检测技术进行系统、深入的论述，包括基于特征约简、集成学习、虚拟样本生成和群智能优化的建模技术。研究面向MSWI二噁英排放建模的人工智能算法，为实现该过程运行优化和城市污染排放控制提供有力支撑，对促进生态环境可持续发展具有积极的作用。
本书是涉及城市固废焚烧过程污染物排放浓度智能建模的专著，可供高校教师、研究生、高年级本科生和从事MSWI的工程技术人员学习、参考。
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| 關於作者： |
汤健，教授，北京工业大学。主持国家重点研发计划、国家自然科学基金和北京市自然科学基金面上项目共4项，发表SCI论文30余篇，出版英文专著1部、中文专著2部，申请或授权发明专利50余项。
乔俊飞，北京工业大学副校长，主要从事复杂系统智能特征建模、自组织控制和多目标化领域的研究工作。
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| 目錄：
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第1章绪论
1.1研究背景和意义
1.2工业过程高维数据软测量技术研究现状
1.2.1模型输入维数约简
1.2.2神经网络集成建模理论
1.2.3选择性集成建模
1.2.4模型泛化性能评价与超参数优化
1.2.5建模数据期望概率分布
1.3工业过程稀疏数据完备技术研究现状
1.3.1小样本数据集概述
1.3.2虚拟样本生成简介
1.3.3虚拟样本的定义和内涵
1.3.4回归建模VSG的分类
1.3.5回归建模VSG的要点
1.3.6回归建模VSG的难点
1.4城市固废焚烧过程二噁英排放浓度检测现状
1.4.1离线直接检测法
1.4.2指示物/关联物在线间接检测法
1.4.3软测量检测法
1.5DXN检测存在的问题
1.5.1检测技术的发展阶段与关联性
1.5.2不同DXN检测法的优势与互补性
1.5.3不同DXN检测法的局限性
1.6主要内容
参考文献
第2章面向二噁英排放检测的MSWI过程特性分析
2.1引言
2.2基于炉排炉的MSWI过程工艺描述
2.2.1固废储运系统
2.2.2固废燃烧系统
2.2.3余热交换系统
2.2.4蒸汽发电系统
2.2.5烟气处理系统
2.2.6烟气排放系统
2.3MSWI过程的DXN生成机理与排放控制
2.3.1DXN的起源与结构
2.3.2DXN的生成机理
2.3.3DXN的排放控制措施
2.4影响DXN排放浓度的因素
2.4.1DXN的生成、吸附和排放过程
2.4.2DXN排放影响因素分析
2.5DXN排放浓度软测量的难点
参考文献
第3章基于SEN核学习算法的MSWI过程二噁英排放软测量
3.1引言
3.2建模策略
3.3算法实现
3.3.1基于先验知识预处理
3.3.2候选子子模型构建
3.3.3候选SEN子模型构建
3.3.4SEN模型构建
3.4实验验证
3.4.1基准数据集
3.4.2国外文献的DXN数据集
参考文献
第4章基于特征约简与SEN的MSWI过程二噁英排放软测量
4.1引言
4.2建模策略
4.3算法实现
4.3.1数据采集与预处理
4.3.2基于变量投影重要性的输入特征选择
4.3.3基于训练样本构造策略的SEN软测量模型
4.4实验验证
4.4.1国外文献DXN数据集
4.4.2国内工业DXN数据集
参考文献
第5章基于潜在特征SEN建模的MSWI过程二噁英排放软测量
5.1引言
5.2建模策略
5.3算法实现
5.3.1广义子系统划分
5.3.2潜在特征提取与初选
5.3.3潜在特征度量与再选
5.3.4自适应SEN建模
5.4应用研究
5.4.1基准数据集
5.4.2工业数据集
5.4.3分析与讨论
参考文献
第6章基于多层特征选择的MSWI过程二噁英排放软测量
6.1引言
6.2建模策略
6.3算法实现
6.3.1基于单特征相关性的第1层特征选择
6.3.2基于多特征冗余性的第2层特征选择
6.3.3基于模型性能的第3层特征选择与模型构建
6.4应用研究
6.4.1数据描述
6.4.2建模结果
6.4.3方法比较
参考文献
第7章改进VSG及其在MSWI过程二噁英排放软测量中的应用
7.1引言
7.2预备知识
7.2.1基于VSG的建模样本补充
7.2.2基于大趋势扩散的区域扩展
7.2.3基于RWNN隐含层插值的VSG
7.3建模策略与实现
7.3.1基于改进MTD的区域扩展
7.3.2基于等间隔插值的VSG
7.3.3基于RWNN多组隐含层插值的VSG
7.3.4虚拟样本混合
7.4实验验证
7.4.1基准数据集
7.4.2工业数据集
参考文献
第8章基于虚拟样本优化选择的MSWI过程二噁英排放浓度软测量
8.1引言
8.2标准PSO简介
8.3建模策略与算法实现
8.3.1基于改进MTD的区域扩展
8.3.2基于等间隔插值的生成候选虚拟样本
8.3.3基于PSO的虚拟样本选择
8.3.4基于混合样本的模型构建
8.4实验验证
8.4.1基准数据集
8.4.2工业数据集
参考文献
第9章基于多插值MOPSO的VSG及其在MSWI过程二噁英排放软测量中的应用
9.1引言
9.2多目标问题的优化
9.3建模策略与算法实现
9.3.1基于改进MTD的区域扩展
9.3.2基于多插值策略生成候选虚拟样本
9.3.3基于MOPSO的虚拟样本选择
9.3.4基于混合样本的模型构建
9.4实验验证
9.4.1基准数据集
9.4.2工业数据集
参考文献
第10章基于MOPSO混合优化的VSG及其在MSWI过程二噁英排放软测量中的应用
10.1引言
10.2预备知识
10.2.1随机森林
10.2.2综合学习PSO
10.3建模策略
10.4算法实现
10.4.1面向MOPSO的粒子设计
10.4.2面向VSG的适应度函数设计
10.4.3面向VSG的MOPSO
10.5仿真验证和工业应用
10.5.1评价指标描述
10.5.2基准数据验证
10.5.3工业数据验证
10.5.4讨论与分析
参考文献
第11章基于特征约简概率密度函数的VSG及其在MSWI过程二噁英排放软测量中的应用
11.1引言
11.2预备知识
11.2.1主成分分析
11.2.2核密度估计
11.3建模策略与算法实现
11.3.1基于特征约简概率密度函数生成虚拟样本输入
11.3.2基于集成模型生成虚拟样本输出
11.3.3基于综合学习PSO优化VSG过程的超参数
11.4仿真验证
11.4.1评价指标描述
11.4.2基准数据集
11.4.3工业数据集
11.4.4讨论与分析
参考文献
第12章基于VSG的MSWI过程二噁英排放浓度软测量系统
12.1引言
12.2系统需求分析
12.3系统开发方案与技术路线
12.3.1开发方案
12.3.2技术路线
12.4系统功能实现
12.4.1过程数据监控
12.4.2DXN排放浓度软测量
12.4.3建模样本展示
12.4.4算法介绍
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| 內容試閱：
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随着人类社会文明的进步和公众环保意识的增强，科学合理地利用自然资源，全面系统地保护生态环境已经成为世界各国可持续发展的必然选择。环境保护是指人类科学合理地保护并利用自然资源，防止自然环境受到污染和破坏的一切活动。环境保护的本质是协调人类与自然的关系，维持人类社会发展和自然环境延续的动态平衡。由于生态环境是一个复杂的动态大系统，人类与自然的和谐共生是一项具有复杂性、系统性、长期性和艰巨性的任务，必须依靠科学理论和先进技术得以实现。
面向国家生态文明建设，聚焦污染防治国家重大需要，北京工业大学环境保护自动化研究团队围绕水污染治理、空气质量监控、城市固废处理等社会共性难题，从信息学科的视角研究环境污染防治自动化、智能化技术，助力国家打好“蓝天碧水净土”保卫战。作为国内环保自动化领域的拓荒者，研究团队经过二十多年的潜心钻研，在水环境质量评价与智能管控、城市污水处理过程智能优化控制、城市供水系统智能优化控制、城市固废焚烧(MSWI)过程智能优化控制和空气质量智能感知、识别与监控等方面取得了重要进展，形成了具有自主知识产权的环境质量感知、自主优化决策、智慧监控管理等智慧环保新技术。
本书主要对在无害化、减量化和资源化等方面具有显著优势的MSWI过程所涉及的难测污染物排放浓度的检测技术进行研究。虽然MSWI是目前广泛采用的城市固废处理技术，但其所排放的二噁英(DXN)却是具有极强化学性质和热稳定性的剧毒持久性有机污染物，也是引发公众高关注度和强烈抗议乃至产生焚烧建厂“邻避效应”的主要因素。DXN被称为“世纪之毒”，
中毒轻者的内分泌系统和智力会受损，中毒重者的染色体会受损甚至导致细胞癌变，进而导致生物体出现致畸、致癌和致突变的“三致”效应，对人类健康和生态环境产生巨大的现实和潜在危害。因
固废组分不同、
焚烧工艺差异、统计数据有限等因素，国内外关于MSWI运行参数与DXN排放浓度间映射关系的研究还未形成统一定论，必须结合我国国情进行针对性的研究。目前，国内外对城市固废炉内燃烧的控制主要采用“3T1E”的策略，即850~1000℃高温(T)、燃烧室停留时间超过2s(T)、较大的湍流程度(T)和合适的过量空气系数(E)； 对烟气的处理主要采用活性炭吸附工艺。显然，这种方式并不是以DXN排放浓度作为直接目标的优化控制策略。我国现有的成套引进的发达国家MSWI工艺与系统因不能适应我国城市固废特性，多由领域专家依据经验以手动方式操作运行，某些系统无法达到设计国和我国的运行标准，
导致
各类故障频发甚至计划外停炉，造成DXN排放浓度波动大，难以全年稳定达标。因此，除对焚烧设备和工艺进行国产化和适应化的改造外，必须依据我国MSW的特性，探索更为有效的以DXN排放浓度为直接优化目标的运行策略。显然，在线检测DXN排放浓度对实现MSWI过程的优化运行非常必要。
本书在国家自然科学基金项目(62073006、62021003)、北京市自然科学基金项目(4212032)和科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目(2021ZD0112301、2021ZD0112302)等课题的支撑下，以基于数据驱动软测量模型在线实时检测MSWI过程的DXN排放浓度为目标，开展基于特征约简、选择性集成学习、虚拟样本生成和群智能优化技术的智能检测方法。首先，阐述进行MSWI过程DXN排放智能检测的背景和意义，综述工业过程高维数据软测量技术和稀疏数据完备技术的研究现状，以及目前DXN排放检测的现状； 接着，进行面向DXN排放检测的基于炉排炉的MSWI过程特性分析，明晰影响DXN排放浓度的主要因素和对其进行智能检测的难点所在； 然后，基于上述分析，从基于特征约简与选择性集成算法的软测量模型构建、基于改进大趋势扩散和隐含层插值的虚拟样本生成方法、基于群智能优化的虚拟样本优化选择方法共三部分描述相应的建模策略、算法实现和仿真验证； 最后，描述了在北京某MSWI厂开发的DXN排放智能检测系统。本书旨在面向国家在污染防治领域的重大战略需求，以MSWI过程的二噁英排放浓度检测为研究对象，基于数据驱动建模的理论和应用视角，从实际工程出发提出了解决稀疏高维数据智能建模难点的系列新框架和新方法，进而支撑MSWI过程的运行优化和城市污染的排放控制，促进生态环境的可持续发展。
感谢国家自然科学基金委员会、科学技术部和北京工业大学的长期支持，感谢环境保护自动化研究团队的同事和研究生，特别是郭子豪、王丹丹、夏恒、王天峥、崔璨麟
等同学参与了本书的成稿工作。感谢MSWI领域的国内外专家学者，正是在你们的启迪和激励下，本书的内容得到了进一步升华。
汤健乔俊飞
2022年7月于北京平乐园
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