LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在脫硫除塵排放預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究

中圖分類號(hào)：X321；TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1008-9500(2025)06-0249-03

DOI: 10.3969/j.issn.1008-9500.2025.06.073

Study on the Application of LSTM Neural Network in Desulfurization and Dust Removal Emission Prediction

WEIJian，ZOUBinhua (FenyiPowerPlantof SPICJiangxi Electric Power Co.，Ltd.，Xinyu336615，China)

Abstract:Long Short-Term Memory(LSTM) neural networks have powerful processing capabilities for time series dataand havereceived widespreadatention in industrial predictionapplications.Asan important issue inthe fieldof environmental protection，the predictionof desulfurizationanddust removal emisions requires high requirements for dataintegrityand model adaptability.BasedonthesuperiorcharacteristicsofLSTMneural network，this paper explores theprocess design，physicalandchemicalcharacteristicanalysis，andfeasibility evaluationof desulfurizationanddust removalemisionprediction，andproposesstrategies tooptimizedataqualitydesignobustmodels，andimprovealgoims， providing referenceforimproving emissionpredictionaccuracyand promotingthedevelopmentof environmentalprotection technology.

KeyWords:Long Short-Term Memory (LSTM) neural network;desulfurizationanddustremoval; emisionprediction

脫硫除塵技術(shù)作為控制工業(yè)排放的重要手段，在政策推動(dòng)下不斷發(fā)展。截至2023年，全國(guó)脫硫設(shè)施覆蓋率已超過(guò) 90% ，有效減少了 SO₂ 的排放。然而，現(xiàn)有預(yù)測(cè)方法受限于數(shù)據(jù)復(fù)雜性，難以全面捕捉排放過(guò)程的動(dòng)態(tài)變化，特別是在多工況切換下，預(yù)測(cè)結(jié)果往往缺乏穩(wěn)定性和可靠性。脫硫除塵排放預(yù)測(cè)能夠幫助工業(yè)領(lǐng)域更高效地監(jiān)控和管理排放過(guò)程，為提高脫硫除塵效率和設(shè)備運(yùn)行穩(wěn)定性提供科學(xué)依據(jù)。在智能化和精細(xì)化管理需求日益增長(zhǎng)的背景下，基于長(zhǎng)短期記憶（LongShort-TermMemory，LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)方法憑借其對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)的處理優(yōu)勢(shì)，為工業(yè)環(huán)保技術(shù)的提升提供重要支持，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)減排目標(biāo)。

1LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)

LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)引入記憶單元和門(mén)控機(jī)制解決傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在長(zhǎng)序列處理中的梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題[]。LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心是3個(gè)門(mén)結(jié)構(gòu)，即輸入門(mén)、遺忘門(mén)和輸出門(mén)，分別控制信息的輸入、遺忘和輸出，使網(wǎng)絡(luò)能夠有效捕捉長(zhǎng)時(shí)間序列中的依賴關(guān)系。這種機(jī)制使得LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色，尤其適用于工業(yè)領(lǐng)域中復(fù)雜、多維且具有時(shí)間相關(guān)性的排放預(yù)測(cè)任務(wù)。

LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有3個(gè)突出特點(diǎn)。一是時(shí)間序列處理能力強(qiáng)。與傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠捕捉并存儲(chǔ)數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)短期依賴關(guān)系，有效避免梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題。在脫硫除塵排放預(yù)測(cè)中，這種能力使其能夠精準(zhǔn)建模，分析復(fù)雜的時(shí)序變化規(guī)律，為工業(yè)排放的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)提供可靠技術(shù)支持。二是抗噪能力較強(qiáng)。LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶單元能夠在噪聲數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征，通過(guò)遺忘門(mén)過(guò)濾無(wú)效信息。這種抗噪能力在工業(yè)排放預(yù)測(cè)中尤為重要，因?yàn)閷?shí)際排放數(shù)據(jù)通常受到設(shè)備誤差和外部環(huán)境變化的干擾，LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在噪聲背景下保持較高的預(yù)測(cè)精度。三是模型擴(kuò)展性好。無(wú)論是小規(guī)模的單變量預(yù)測(cè)，還是大規(guī)模的多變量建模，LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都可以通過(guò)增加隱藏層或調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行適配。LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還能與其他深度學(xué)習(xí)模型組合使用，形成更強(qiáng)大的預(yù)測(cè)框架，為工業(yè)智能化升級(jí)提供靈活的解決方案。

2脫硫除塵排放預(yù)測(cè)的流程設(shè)計(jì)

2.1數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

在脫硫除塵排放預(yù)測(cè)中，數(shù)據(jù)采集是關(guān)鍵的第一步。工業(yè)傳感器實(shí)時(shí)獲取相關(guān)排放數(shù)據(jù)，包括 SO₂ 濃度、煙氣溫度和流量等。對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步清洗與篩選，以去除明顯錯(cuò)誤或無(wú)效的數(shù)據(jù)點(diǎn)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，確保輸入LSTM模型的數(shù)據(jù)范圍一致，消除量綱差異的影響。對(duì)于數(shù)據(jù)缺失部分，通過(guò)插值法或預(yù)測(cè)方法進(jìn)行補(bǔ)全，以提高數(shù)據(jù)的完整性。數(shù)據(jù)預(yù)處理后，將其按照時(shí)間序列劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，為后續(xù)模型訓(xùn)練與驗(yàn)證奠定基礎(chǔ)。

2.2LSTM模型架構(gòu)設(shè)計(jì)

在LSTM模型設(shè)計(jì)過(guò)程中，根據(jù)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特性，確定輸入維度和時(shí)間步長(zhǎng)，以有效捕捉關(guān)鍵特征。模型架構(gòu)由輸入層、多個(gè)LSTM隱藏層和全連接輸出層組成，隱藏單元數(shù)量與層數(shù)根據(jù)試驗(yàn)效果調(diào)整，確保模型復(fù)雜度與預(yù)測(cè)需求相匹配[2。同時(shí)，引入正則化方法，提高模型的健壯性，防止過(guò)擬合。結(jié)合數(shù)據(jù)特性精心調(diào)試，合理選擇學(xué)習(xí)率和優(yōu)化器等參數(shù)，最終形成能夠高效捕捉排放特征并生成高質(zhì)量預(yù)測(cè)結(jié)

果的模型結(jié)構(gòu)。

2.3模型訓(xùn)練與驗(yàn)證流程

模型訓(xùn)練過(guò)程中，處理后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)被輸入LSTM模型，損失函數(shù)選用均方誤差，采用Adam優(yōu)化器，以實(shí)現(xiàn)參數(shù)的高效更新。訓(xùn)練過(guò)程通過(guò)誤差反向傳播調(diào)整模型參數(shù)，使預(yù)測(cè)誤差逐步降低。完成訓(xùn)練后，驗(yàn)證集用于評(píng)估模型的泛化能力和在未見(jiàn)數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。如果驗(yàn)證誤差不理想，就需要通過(guò)調(diào)整模型架構(gòu)或優(yōu)化超參數(shù)提升模型性能。

3脫硫除塵排放特性的理化分析

脫硫除塵排放過(guò)程的理化特性直接影響預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建和應(yīng)用。脫硫過(guò)程中，漿液的 pH 值、 .SO₂ 濃度、漿液溫度和密度等是重要的理化參數(shù)，這些特性呈現(xiàn)一定的波動(dòng)性，受操作條件和煙氣成分的變化影響顯著，如表1所示。除塵過(guò)程中，顆粒物的濃度及分布特性至關(guān)重要，尤其是細(xì)顆粒物（ PM_2.5 ）和可吸入顆粒物（ PM₁₀ ）濃度的波動(dòng)情況，具體特性如表2所示。

以上理化特性的變化與排放過(guò)程的工藝條件密切相關(guān)，對(duì)脫硫效率和顆粒物去除效果具有直接影響。工業(yè)排放需要滿足嚴(yán)格的環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)，這些數(shù)據(jù)特性的深入分析為L(zhǎng)STM模型輸入特征的選取和優(yōu)化提供科學(xué)依據(jù)，進(jìn)一步提升排放預(yù)測(cè)精度和可靠性。

4LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在排放預(yù)測(cè)中的應(yīng)用可行性分析

4.1數(shù)據(jù)積累充足

在工業(yè)排放領(lǐng)域，脫硫除塵系統(tǒng)運(yùn)行中會(huì)產(chǎn)生大量時(shí)序數(shù)據(jù)，如 SO₂ 濃度、煙氣溫度、流速等關(guān)鍵參數(shù)。隨著監(jiān)測(cè)設(shè)備的升級(jí)和傳感器技術(shù)的普及，這些數(shù)據(jù)的采集精度顯著提高，為L(zhǎng)STM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練提供充足的樣本支持。歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)清洗與預(yù)處理后，可用作模型的輸入特征，有助于捕捉排放變化規(guī)律和潛在趨勢(shì)。

4.2算法復(fù)雜度較低

LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有獨(dú)特的門(mén)控機(jī)制，在保證預(yù)測(cè)性能的同時(shí)，保持較低的計(jì)算復(fù)雜度。相比其他深度學(xué)習(xí)模型，LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)無(wú)須進(jìn)行大量特征工程，可直接從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征，這極大地簡(jiǎn)化模型設(shè)計(jì)過(guò)程。在計(jì)算資源的使用方面，LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不需要依賴昂貴的硬件設(shè)備，即可實(shí)現(xiàn)工業(yè)排放預(yù)測(cè)的高精度應(yīng)用。

4.3模型擴(kuò)展性較強(qiáng)

在單一排放指標(biāo)預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，LSTM神經(jīng)模型可以通過(guò)增加輸入維度和隱藏層，擴(kuò)展到多指標(biāo)聯(lián)合預(yù)測(cè)場(chǎng)景[3]。同時(shí)，LSTM神經(jīng)模型能夠輕松集成到現(xiàn)有的工業(yè)智能系統(tǒng)中，與其他預(yù)測(cè)模型或優(yōu)化算法結(jié)合使用，進(jìn)一步提高排放預(yù)測(cè)的精度和效率。

5脫硫除塵排放預(yù)測(cè)面臨的挑戰(zhàn)

5.1數(shù)據(jù)采集精度不足

工業(yè)環(huán)境復(fù)雜多變，傳感器設(shè)備在高溫、高濕度和腐蝕性氣體的影響下容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)偏差或丟失，導(dǎo)致采集的排放數(shù)據(jù)存在不準(zhǔn)確性。顆粒物和氣體濃度的實(shí)時(shí)變化難以完全被傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)設(shè)備捕捉，在多工況切換的條件下，數(shù)據(jù)的連續(xù)性和完整性受到限制。不同工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)采集設(shè)備存在質(zhì)量差異，進(jìn)一步加劇數(shù)據(jù)的不一致性。

5.2 模型泛化能力不足

由于工業(yè)排放的條件和工藝差異較大，訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能難以涵蓋所有工況，導(dǎo)致LSTM模型在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)不穩(wěn)定。該模型對(duì)噪聲數(shù)據(jù)的敏感性較高，當(dāng)輸入數(shù)據(jù)質(zhì)量較低時(shí)，容易出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象，難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)其他場(chǎng)景的排放特性。

6LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在排放預(yù)測(cè)中的應(yīng)用對(duì)策

6.1提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，優(yōu)化數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

為了優(yōu)化數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，可從硬件和軟件兩方面著手。一是升級(jí)工業(yè)傳感器，選擇高精度、耐高溫和抗腐蝕的傳感器，以確保采集數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。二是部署分布式數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同工業(yè)排放點(diǎn)的全面覆蓋和實(shí)時(shí)監(jiān)控。在整個(gè)數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)，引入邊緣計(jì)算技術(shù)，直接對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行初步清洗和去噪，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。對(duì)于數(shù)據(jù)缺失部分，通過(guò)多傳感器融合技術(shù)或插值算法進(jìn)行補(bǔ)全，并建立數(shù)據(jù)校驗(yàn)機(jī)制，確保數(shù)據(jù)的完整性與一致性。

6.2設(shè)計(jì)健壯模型，適應(yīng)工業(yè)環(huán)境變化

在模型構(gòu)建時(shí)，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以適應(yīng)多樣化的輸入特征，增強(qiáng)模型對(duì)噪聲和異常數(shù)據(jù)的容忍度。引入正則化技術(shù)，有效防止過(guò)擬合，提高模型在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)穩(wěn)定性。同時(shí)，結(jié)合動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整機(jī)制，提升模型對(duì)工況突變的快速響應(yīng)能力，使其能夠在復(fù)雜多變的工業(yè)環(huán)境中穩(wěn)定運(yùn)行，從而滿足實(shí)際應(yīng)用需求。

6.3加強(qiáng)算法優(yōu)化，提升模型預(yù)測(cè)精度

模型訓(xùn)練采用自適應(yīng)優(yōu)化器，更高效地調(diào)整參數(shù)，避免出現(xiàn)過(guò)快或過(guò)慢的收斂問(wèn)題。針對(duì)工業(yè)排放數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，優(yōu)化損失函數(shù)設(shè)計(jì)，使模型更加關(guān)注關(guān)鍵預(yù)測(cè)指標(biāo)的變化。另外，通過(guò)集成學(xué)習(xí)方法，將LSTM模型與其他模型（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或隨機(jī)森林）結(jié)合，進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)性能。模型驗(yàn)證階段應(yīng)用交叉驗(yàn)證技術(shù)，精確評(píng)估模型表現(xiàn)，并針對(duì)高誤差區(qū)域進(jìn)行重點(diǎn)優(yōu)化。

7結(jié)論

LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在脫硫除塵排放預(yù)測(cè)中展現(xiàn)強(qiáng)大的時(shí)序數(shù)據(jù)處理能力，為提升工業(yè)排放預(yù)測(cè)精度提供可靠的技術(shù)支持。數(shù)據(jù)管理方面，應(yīng)強(qiáng)化多源數(shù)據(jù)融合，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建高精度、高實(shí)時(shí)性的數(shù)據(jù)采集與管理體系。模型優(yōu)化方面，可以探索輕量化和高效能的架構(gòu)設(shè)計(jì)，引入邊緣計(jì)算技術(shù)，使LSTM模型能夠適應(yīng)資源受限的工業(yè)環(huán)境，以保持預(yù)測(cè)性能。這些改進(jìn)措施為精準(zhǔn)減排和工業(yè)智能化發(fā)展提供新思路。

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