多参数优化在VOCs治理行业的应用
我要评论VOCs涉及的多参行业众多，同一行业，数优所使用工艺不同，理行排放特点也有很大差异。业的应用由此而产生的多参VOCs治理技术也“百花齐放，百家争鸣”，数优但最终治理效果差异却很大。理行因此，业的应用对VOCs治理行业提供指导意见，多参对各种治理方案提供统一评价体系，数优就显得尤为重要。理行
其实我们可以通过最原始的业的应用多参数非线性优化，来评价一套工艺治理设备。多参工厂第一任务的数优是经济效益，现在环保政策除了使用法律这只手，理行也在使用经济这只手，征收排污费就是最典型的例子。
工厂的生产类型和排放特征确定了，大致采用什么样的治理措施也可以确定了;但是如何判断这一两种治理方案，业主也会难以抉择。
工厂上一套环保设备(VOCs治理设备)，所产生的经济效益可以用以下公式表示：
年经济效益=年排污费-设备年均费用
年排污费=工厂年排放气量×废气中VOCs浓度×治理设备VOCs去除率×排污费
设备年均费用=(设备投资-设备残值)/设备使用年限+设备年维护成本
其中：年维护成本、设备使用年限、设备残值和处理效率都是和设备投资直接关联的，一般来说，同样的工艺设备，设备投资越高年维护成本就越低、设备使用年限越长、设备残值和处理效率也越高。它们的确切函数关系，需要治理厂商提供的治理方案、设计文件、设备清单，通过半理论半经验的分析，才可以确定。
所有的参数模型都需要有边界条件，上述公式中：VOCs去除率应大于当地排放标准中的规定值、同时小于1;设备投资应小于业主的最大预算。这些条件相互制约，得到最终的年经济效益最佳，就需要通过多参数非线性优化来求得。
多参数非线性优化在市场经济中，包括化工行业的经济合理化计算中都有广泛应用，但是在VOCs治理行业中，目前还没有得到推广。希望通过我们的微薄之力，可以让多参数非线性优化在更广范围内应用，也可以推动VOCs治理行业的良性发展，以及为VOCs治理方案评价体系的标准化提供支持。
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