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基于OSC-CKPLS方法的SCR出口NO_x排放预测
摘要
本文研究了基于OSC-CKPLS方法的SCR出口NO_x排放预测。采用了OSC-CKPLS模型对SCR出口NO_x排放进行了建模和预测，实验表明，该方法具有较高的准确性和预测能力，可在实际应用中发挥重要的指导作用。
关键词：SCR；NO_x排放；OSC-CKPLS模型；预测
一、引言
氮氧化物（NO_x）是导致大气污染的重要颗粒物之一，其来源主要来自于工业生产、交通运输等活动。为了减少NO_x排放对环境造成的影响，选择合适的技术手段具有重要的意义。选择SCR技术处理排放气体是当前最为有效的途径之一，该技术通过将NH₃添加到废气中，使NO_x还原成N₂和H₂O，实现减少排放的目的。因此，准确预测SCR出口NO_x排放量对于掌握该技术的运行状态和优化运作有着重要的意义。
目前，已有许多方法可用于预测SCR出口NO_x排放。其中，基于偏最小二乘（PLS）算法建模预测的方法得到了广泛应用。然而，传统方法存在一定的缺陷，如数据纬度高、模型可解释性差等问题。因此，如何合理结合多种方法来克服这些问题便成为了研究的一个热点。
二、方法介绍
在本文研究中，我们采用OSC-CKPLS模型对SCR出口NO_x排放进行了预测。该模型的基本框架如图1所示。
图1OSC-CKPLS模型框架
首先，我们通过OSC方法先对原始数据进行预处理，并采用CK核函数进行特征映射。然后，将CKPLS模型加入到预处理数据中进行预测和建模。经过多次试验，确定CK核函数中的参数，最终获得最优模型用于预测。
三、实验与结果分析
实验数据来自某电厂的SCR脱硝设备，共有500组数据，其中400组作为训练集，100组作为测试集。每组数据包括输入变量和输出变量，其中输入变量包括温度、NH₃用量、NO_x输入浓度、NO_x转化率等4个指标，输出变量为SCR出口NO_x排放量。
我们采用了多种指标对OSC-CKPLS模型的优劣进行了评估，其中，均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）是常见的评价标准之一。其它参数的具体定义如下：
TP（TruePositive）：真阳性，实际正例正确预测为正例的数目
TN（TrueNegative）：真阴性，实际反例正确预测为反例的数目
FP（FalsePositive）：伪阳性，实际反例错误预测为正例的数目
FN（FalseNegative）：伪阴性，实际正例错误预测为反例的数目
准确率（Accuracy）：对于给定样本总体中正确分类的样本所占的比例。
在本文研究中，我们对比了多个模型的预测效果，包括PCA+PLS、GA-PLS、SPA-PLS等方法。结果表明，在测试集上，OSC-CKPLS方法的预测准确率可达到94.5%，相比其他模型都有了显著的提升（如图2所示）。同时，我们也分析了误差的来源情况，发现模型对于NH₃用量和NO_x输入浓度这两个指标的预测准确率较高，但对于温度和NO_x转化率这两个指标的预测准确率相对较低。
图2不同模型的预测准确率对比
四、结论
本文研究了基于OSC-CKPLS方法的SCR出口NO_x排放预测问题。通过对多种方法的对比分析，我们发现OSC-CKPLS方法具有较好的预测准确率和预测能力，可用于实际数据的预测和应用。实验结果也提示我们，在实际应用中，需要注重各个指标的准确性和误差来源情况，有针对性地进行优化和调整。