臺灣博碩士論文加值系統

台灣近年來對於一般廢棄物處理上，朝以焚化為主掩埋為輔。至民國94年底全國已有20座焚化爐同時運轉，由於都市垃圾分類不易徹底，因此對焚化爐之控制穩定度相對也增加其困難。本研究以倒傳遞類神經網路，針對中部某ㄧ垃圾焚化爐所排放廢氣中的一氧化碳、硫氧化物、氯化氫、氮氧化物之濃度及不透光率作預測，並以敏感度分析作為焚化爐操作變數之控制，以最有效率之控制下，期能達到最小污染排放。
對於焚化系統各項可控制的變數中，本研究係利用敏感度分析，正確的找出其間之關係，瞭解各變數應增減的調整比例，有助於實廠操作變數之調控。依本研究所篩選之各項操作變數權重前五名排序，可知影響CO排放濃度之因子依序為鍋爐產氣量、鍋爐出口含氧濃度、一次空氣流量、垃圾滲出液投入量及煙囪入口廢氣流量；就硫氧化物而言，其影響因子依序為鍋爐產氣量、其次為一次空氣流量、煙囪入口含氧量，亦關係到二次空氣流量以及煙囱入口含水率。
此外，影響HCl排放濃度之因子依序為鍋爐產氣量、中和池pH值、一次空氣預熱溫度、消石灰乳泥噴入量、以及垃圾滲出液投入量。
而氮氧化物為煙囪入口含氧濃度、鍋爐產氣量、二次空氣流量、袋式集塵器入口溫度及煙囪入口含水率，至於影響不透光率之因子則是一次空氣流量、鍋爐產氣量、袋式集塵器入口溫度、煙囪入口含氧濃度及含水率。

Incineration has become the trend of dealing with trash in Taiwan in recent years. By the end of 2005, there have been 20 incinerators in the nation. Due to the difficulties of sorting trash thoroughly, it is relatively hard to control the incinerators perfectly. This study uses the Back-Propagation Neural Network to predict the CO, SOX, HCl, NOX and Op in the flue gas emitted from the incinerators of Taichung. The incinerators’ operational conditions variables were examined by the sensitivity analysis. It is expected to get the most efficient control and to minimize the release of exhausts.
The sensitivity analysis was performed to find the co-relationship among the controllable variables of incineration system and to get the optimal operating values that would be helpful to control the incinerator. Each the first five operation variables were screened. The most important factor to influence CO was the loading rate of the boiler. Other respective factors were the oxygen in the boiler, the flow rate of primary air, the feeding rate of trash leaching, and the flow rate of exhaust air. The most important factor to influence SOX was the loading rate of the boiler. Other respective factors were the flow rate of primary air, the oxygen in the stack, the flow rate of second air, and the water content in the stack.
In addition, the most important factor to influence HCl was the loading rate of the boiler. Other respective factors were the pH value in the neutralization pool, the pre-heat temperature of primary air, the feeding rate of the lime slurry, and the feeding rate of trash leaching. The most important factor to influence NOX was the oxygen in the stack. Other respective factors were the loading rate of the boiler, the flow rate of second air, the temperature of bag filter, and the water content in the stack. The most important factor to influence Op was the flow rate of primary air. Other respective factors were the loading rate of the boiler, the temperature of bag filter, the oxygen, and the water content in the stack.

目 錄
摘要 I
Abstract III
誌謝 V
目錄 VI
表目錄 XI
圖目錄 XII
第一章 緒論……………………………………………………………. 1
1.1 研究緣起……………………………………………………… 1
1.2 研究目的……………………………………………………… 4
第二章 文獻回顧………………………………………………………. 6
2.1 焚化廠發展過程……………………………………………… 6
2.2 焚化基本原理………………………………………………… 7
2.2.1 垃圾組成…………………………………………………. 7
2.2.2 垃圾熱值…………………………………………………. 8
2.3 質能平衡……………………………………………………… 9
2.3.1 質量平衡………………………………………………... 10
2.3.2 能量平衡…………………………………………………11
2.4 垃圾焚化流程………………………………………………...11
2.4.1 垃圾收受設備…………………………………………... 13
2.4.2 垃圾燃燒室……………………………………………... 13
2.4.3 廢氣處理設備…………………………………………... 14
2.4.4 廢水處理設備……………………………………………15
2.4.5 飛灰及灰燼處理設備……………………………………17
2.4.6 熱能回收及發電設備……………………………………17
2.4.7 汽電共生系統……………………………………………18
2.4.8 鍋爐組成…………………………………………………18
2.4.9 鍋爐燃燒流程……………………………………………18
2.5 類神經網路簡介與應用…………………………………….. 20
2.5.1 類神經網路發展過程……………………………………20
2.5.2 類神經網路優缺點………………………………………22
2.5.3 類神經網路種類…………………………………………23
2.5.4 類神經網路的應用………………………………………26
2.6 國內外文獻探討……………………………………………...27
第三章 類神經網路模式理論…………………………………………33
3.1 類神經網路原理……………………………………………...33
3.1.1 生物神經元………………………………………………33
3.1.2 人工神經元………………………………………………35
3.2 類神經網路架構……………………………………………...39
3.2.1 類神經網路鏈結方式……………………………………42
3.3 倒傳遞類神經網路…………………………………………...44
3.3.1 倒傳遞類神經網路訓練流程……………………………45
3.3.2 倒傳遞類神經網路常見問題……………………………50
3.4 L-M演算法……………………………………………………51
第四章 研究方法………………………………………………………53
4.1 預測定義與方法……………………………………………...53
4.2 數據前處理…………………………………………………...55
4.3 網路參數設定………………………………………………...57
4.3.1 隱藏層層數及隱藏層神經元……………………………58
4.3.2 學習速率、學習法則及訓練次數……………………….59
4.4 最佳輸入變數組合篩選……………………………………...60
4.5 模式之建模…………………………………………………...61
4.6 網路輸出結果效能評估……………………………………...63
4.7 敏感度分析…………………………………………………...64
4.8 研究流程……………………………………………………...65
第五章 結果與討論……………………………………………………67
5.1 ㄧ氧化碳…………………………………………...................67
5.1.1 ㄧ氧化碳形成原因………………………………………67
5.1.2 ㄧ氧化碳網路訓練與測試………………………………68
5.1.3 ㄧ氧化碳敏感度分析……………………………………71
5.2 硫氧化物……………………………………………………...75
5.2.1 硫氧化物形成原因………………………………………75
5.2.2 硫氧化物網路訓練與測試………………………………75
5.2.3 硫氧化物敏感度分析……………………………………78
5.3 氯化氫………………………………………………………...81
5.3.1 氯化氫形成原因…………………………………………81
5.3.2 氯化氫網路訓練與測試…………………………………81
5.3.3 氯化氫敏感度分析………………………………………84
5.4 氮氧化物……………………………………………………...87
5.4.1 氮氧化物形成原因………………………………………87
5.4.2 氮氧化物網路訓練與測試………………………………88
5.4.3 氮氧化物敏感度分析……………………………………90
5.5 不透光率………………...……………………………………93
5.5.1不透光污染物形成原因…………………………………..93
5.5.2 不透光率網路訓練與測試………………………………93
5.5.3 不透光率敏感度分析……………………………………96
第六章 結論與建議……………………………………………………99
6.1 結論…………………………………………………………...99
6.2 建議………………………………………………………….100
參考文獻………………………………………………………………102
作者簡介………………………………………………………………109

參考文獻
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