[發明專利]基于野馬算法優化BP網絡的生物炭制備的優化方法

有效

• 申請號: 202310889970.0
• 申請日: 2023-07-20
• 公開（公告）號: CN116612837B
• 公開（公告）日: 2023-10-20
• 發明（設計）人: 王旻昊;梁昔明;袁冬海;王家卓;王晨;高曉宇;熊思宇;寇瑩瑩
• 申請（專利權）人: 北京建筑大學
• 主分類號: G16C20/70
• 分類號: G16C20/70;B01J20/20;B01J20/28;B01J20/30;C02F11/00;C01B32/05;G16C20/10;G16C60/00;G06N3/006;G06N3/048;G06N3/084;C02F101/20
• 代理公司: 北京慕達星云知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11465
• 代理人: 李冉

本發明涉及底泥修復技術領域，具體涉及一種基于野馬算法優化BP網絡的生物炭制備的優化方法，包括：制備數據樣本；搭建BP神經網絡模型；采用野馬優化算法對BP神經網絡模型的初始參數進行優化，并利用數據樣本對優化后的BP神經網絡模型進行訓練；基于訓練好的BP神經網絡模型對其他實驗制備條件下的共熱解生物炭材料的比表面積和對重金屬的吸附容量進行預測；將BP神經網絡模型作為適應度函數，利用野馬優化算法得到下最大比表面積或最大重金屬的吸附容量下實驗制備條件。本發明利用少量實驗數據進行擬合分析，找到共熱解生物炭的最佳制備條件，更加節約成本，且操作更加方便。

技術領域

本發明涉及底泥修復技術領域，更具體的說是涉及一種基于野馬算法優化BP網絡的生物炭制備的優化方法。

背景技術

隨著經濟的快速發展，大量生活污水、工業廢水等未處理或未有效處理直排入河，導致河流污染加劇。污水中的有害物質在底泥中不斷累積富集，其中以重金屬最為嚴重。底泥中的重多金屬毒性大、易于富集、不易降解，對底棲生物、水生植物產生不利影響，并通過生物鏈傳遞給人和動物，對環境和人體健康具有潛在威脅。底泥重金屬污染對于水環境來說具有巨大的潛在威脅，越來越受到人們的重視。

生物炭是一類常見的吸附材料，是將植物和動物廢棄物等生物質在溫度較低時(﹤700℃)進行密閉熱裂解而生成的穩定富碳產物，具有較大的比表面積、豐富的含氧官能團以及礦物成分。其在底泥修復領域具有巨大潛力，其不僅可以吸附底泥中的重金屬，也影響底泥本身性質。

在共熱解生物炭的制備過程中，為了產生最大的比表面積和達到最大的重金屬吸附量，需要探究熱解溫度、熱解時間、材料選擇及材料比例等多個因素對于比表面積和吸附量的影響。由于實驗室條件的限制，無法通過大量實驗數據建立自變量與因變量之間的關系，而探究單一影響因素變化時的最優條件無法充分的揭示實際工程應用的變化規律，也無法找到多因素影響下最佳的應用條件。

而BP神經網絡作為一種基于BP算法的人工神經網絡，在預測方面越來越廣泛地被應用。

因此，如何基于BP神經網絡對共熱解生物炭制備條件進行優化，是本領域技術人員亟需解決的問題。

發明內容

有鑒于此，本發明提供了一種基于野馬算法優化BP網絡的生物炭制備的優化方法，利用少量實驗數據進行擬合分析，找到共熱解生物炭的最佳制備條件，更加節約成本，且操作更加方便，同時具有較高的精度與可靠性。

為了實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

一種基于野馬算法優化BP網絡的生物炭制備的優化方法，包括以下步驟：

S1、在不同實驗制備條件下制備共熱解生物炭材料，將不同實驗制備條件及對應的共熱解生物炭材料的比表面積和對重金屬的吸附容量作為數據樣本；

S2、以熱解溫度、熱解時間、秸稈粉末和塑料顆粒的比例以及初始pH為輸入參數，以共熱解生物炭材料的比表面積和對重金屬的吸附容量為輸出參數，搭建BP神經網絡模型；

S3、采用野馬優化算法對BP神經網絡模型的初始參數進行優化，并利用數據樣本對優化后的BP神經網絡模型進行訓練；

S4、基于訓練好的BP神經網絡模型對其他實驗制備條件下的共熱解生物炭材料的比表面積和對重金屬的吸附容量進行預測；

S5、將BP神經網絡模型作為適應度函數輸入至野馬優化算法中，將實驗制備條件作為種群個體，將BP神經網絡模型的輸出作為適應度值輸出，得到最大比表面積或最大重金屬的吸附容量下實驗制備條件。

進一步的，S1中，共熱解生物炭材料的制備過程包括：

將農業秸稈粉碎，得到秸稈粉末；