CN117113629A - 基于层次分析和均匀设计确定板框压滤机压滤参数的方法 - Google Patents

基于层次分析和均匀设计确定板框压滤机压滤参数的方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于层次分析和均匀设计确定板框压滤机压滤参数的方法，包括：S1，初选N1个影响板框压滤机产量的因素；S2，建立层次结构模型和结构分析体系，计算S1初选的N1个因素的权重值；S3，将S2中N1个因素的权重值从大到小排序，依次累加不同因素的权重值；S4，针对S3得到的N2个优选因素，根据板框压滤机的设备性能和絮凝小试试验确定不同因素的水平Mk；S5，针对步骤S3确定的N2个优选因素和步骤S4确定的水平Mk，设计均匀设计表和使用表；S6，根据所述使用表进行板框压滤试验，获得板框压滤机产量的试验结果；S7，基于S6的试验数据，经多因素回归分析建立影响因素的回归方程，得出最优压滤参数值。

Description

基于层次分析和均匀设计确定板框压滤机压滤参数的方法
技术领域
本发明涉及板框压滤领域，具体涉及一种基于层次分析和均匀设计确定板框压滤机压滤参数的方法。
背景技术
板框压滤机作为矿业、污泥、食品等行业常用的过滤分离设备，具有结构简单和较高的过滤效率等优势。影响板框压滤机产量的主要因素有泥浆密度、絮体密度、助滤剂投加量、进料时间、压滤时间、进料量、滤液总量和泥饼厚度等。这些因素的控制相对独立，但均对过滤分离效果具有重要影响。然而，随着分离目的和目标的变化，各种因素的参数趋向于动态化。并且各种因素不仅影响程度不同，还具有多因素和多水平的复杂特性，导致其重要参数的确定需要投入较高的时间和实验成本。因此，在节约操作时间的同时保证过滤分离性能，研发一种设计方法来快速精确地确定板框压滤的各种参数是十分有必要的。
层次分析法可通过建立层次结构模型和构造判断矩阵算出不同影响因素的优先权重，将一个复杂的多目标问题归结为最低层因素相对于总目标的相对优劣次序的排定，并依据计算阈值可设定优选因素。此外，均匀设计被认为是解决多因素和多水平问题的较好方法。相比于正交设计等其它方法，均匀设计法要求在考察范围内均匀散布实验点，使得试验次数明显减少，相关费用也随之降低。中国发明专利公开号CN 103723967A公开了一处采矿用充填胶凝材料配比决策方法，其利用均匀设计进行了充填胶凝材料配比实验，但其确定最终配比参数仍然采用传统的正交实验，正交实验需要做大量试验，每个试验都要进行不同条件的变化，需要耗费更多的资源和时间。
发明内容
本发明要解决的技术问题是克服现有技术的不足，提供一种基于层次分析和均匀设计确定板框压滤机的压滤参数的方法，该方法能降低获取板框压滤机压滤参数所需要的时间和实验成本，并间接提高板框压滤的工作效率。
为此，本发明采用以下技术方案：
一种基于层次分析和均匀设计确定板框压滤机压滤参数的方法，包括以下步骤：
S1，初选N1个影响板框压滤机产量的因素X1、X2、X3...XN1；
S2，建立层次结构模型和结构分析体系，计算S1初选的N1个因素的权重值；
S3，将S2中N1个因素的权重值从大到小排序，并依次累加不同因素的权重值，累加和F的公式为：
根据工程需求设定权重累加和F的阈值f，如果权重累加和F＜f，则继续计算；反之，当F≥f时，停止计算，此时，参与权重累积计算的N2个因素为优选的因素，且N1≥N2≥3；
S4，针对S3得到的N2个优选因素，根据板框压滤机的设备性能和絮凝小试试验确定不同因素的水平Mk，其中，k≥3；
S5，针对步骤S3确定的N2个优选因素和步骤S4确定的水平Mk，设计均匀设计表和使用表；
S6，根据S5设计的使用表进行板框压滤试验，获得板框压滤机产量的试验结果；
S7，基于S6的试验数据，通过多因素回归分析建立影响因素的回归方程，并得出最优压滤参数值。
其中，步骤S2包括以下分步骤：
S21，建立层次结构模型：
将单位时间出泥干重质量Y作为目标层，将因素X1、X2、X3...XN1分级分类，其类别Y1、Y2、Y3...Yi作为准则层，1≤i≤N1；将所述N1个因素X1、X2、X3...XN1作为措施层；
S22，邀请专家组通过1-9比例标度法对目标层和准则层分别进行定量打分，包括：
(1)计算准则层对于目标层的相对权重W：
准则层Y1、Y2、Y3...Yi之间两两比较确定标度，比较结果由1-9比例标度法确定，以P(Y1i)表示准则Y1相对准则Yi的比较结果，P(Yi1)表示准则Yi相对准则Y1的比较结果，其中，P(Y1i)*P(Yi1)＝1，P(Xii)＝1；
通过计算每一项的加权平均值得出Y1、Y2、Y3...Yi对于Y的相对权重WY(Y1)、WY(Y2)...WY(Yi)；
(2)计算措施层对于准则层的相对权重W：
措施层X1、X2、X3...XN1之间两两比较确定标度，比较结果由1-9比例标度法确定；以P(X1N1)表示措施X1相对措施XN1的比较结果，P(XN1X1)表示措施XN1相对措施X1的比较结果，其中，P(X1N1)*P(XN1X1)＝1，P(XN1N1)＝1；
通过计算每个元素的加权平均值得出X1、X2、X3...XN1对于Yi的相对权重WYi(X1)、WYi(X2)...WYi(XN1)；
S23，计算因素XN1相对于目标Y的相对权重，有：
WY(XN1)＝WY(Yi)*WYi(XN1)。
步骤S4中烧杯絮凝实验的步骤为：
(1)配置不同梯度浓度的泥浆；
(2)配置不同种类和不同浓度的调理剂；
(3)将每种泥浆和每种调理剂充分混合，观察絮凝效果，并记录；
(4)通过实验现象估算出相关因素水平Mk。
步骤S7包括以下分步骤：
S71，将所述单位时间出泥干重质量Y作为因变量，将所述N2个优选因素X1、X2、X3...XN2作为自变量；
S72，根据S6中的试验结果建立回归方程：
Y＝F(X1、X2、X3...XN2)；
S73，检验回归方程的显著性f是否≤0.01，若否，则调高水平k的个数，执行S4；若是，则方程成立，执行步骤S74；
S74，回归方程Y＝F(X1、X2、X3...XN2)优化求解，得出最优压滤参数值。
在本发明的一个实施例中，S1中所述的因素包括：物料浓度、物料pH值、进料压力、进料时间、压滤压力、压滤时间、调理剂种类、调理剂用量和压滤温度。
在本发明的另一实施例中，S1中所述的因素包括：物料浓度、进料压力、进料时间、压滤压力、压滤时间、调理剂种类、调理剂用量和压滤温度。
优选的是，步骤S2所述的阈值f为0.6～0.8。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1.本发明通过层次分析法筛选出与产量相关性较高的相关因素，显著降低了在板框压滤重要参数确定过程中的工作量。
2.本发明采用均匀设计法，与采用正交设计相比，能节省四至十几倍的实验次数，不仅提高了实验效率，还显著降低了相关费用；
3.本发明通过较少的系统状态数据即可获得可靠性指标，有效减少了板框压滤影响因素的参数计算量；
4.本发明能够快速确定板框压滤的各种重要参数，能够指导类似工程的设计，间接提高了板框压滤的工作效率。
附图说明
图1为实施例1的层次结构模型示意图；
图2为实施例2和实施例3的层次结构模型示意图；
图3为实施例4的层次结构模型示意图。
具体实施方式
以下结合实施例对本发明的技术方案作进一步详细说明。
实施例1
一种基于层次分析和均匀设计确定板框压滤机压滤参数的方法，包括以下步骤：
S1，初选N1个影响板框压滤机产量的因素X1、X2、X3...XN1；
S2，建立层次结构模型和结构分析体系，计算S1初选的N1个因素的权重值。具体如下：
S21，建立层次结构模型：
将单位时间出泥干重质量Y作为目标层，将因素X1、X2、X3...XN1分级分类，其类别Y1、Y2、Y3...Yi作为准则层，1≤i≤N1；将所述N1个因素X1、X2、X3...XN1作为措施层，见图1。
S22，邀请专家组通过1-9比例标度法对目标层和准则层分别进行定量打分，包括：
(1)计算准则层对于目标层的相对权重W：
准则层Y1、Y2、Y3...Yi之间两两比较确定标度，比较结果由1-9比例标度法确定，见表1：
表1目标Y的打分结果
目标Y 准则Y1 准则Y2 ... 准则Yi
准则Y1 P(Y11) P(Y12) ... P(Y1i)
准则Y2 P(Y21) P(Y22) ... P(Y2i)
... ... ... ... ...
准则Yi P(Yi1) P(Yi2) ... P(Yii)
其中，P(Y1i)表示准则Y1相对准则Yi的比较结果，P(Yi1)表示准则Yi相对准则Y1的比较结果，P(Y1i)*P(Yi1)＝1，P(Xii)＝1；
通过计算每一项的加权平均值得出Y1、Y2、Y3...Yi对于Y的相对权重WY(Y1)、WY(Y2)...WY(Yi)。
(2)计算措施层对于准则层的相对权重W：
措施层X1、X2、X3...XN1之间两两比较确定标度，比较结果由1-9比例标度法确定，见表2。P(X1N1)表示措施X1相对措施XN1的比较结果，P(XN1X1)表示措施XN1相对措施X1的比较结果,其中，P(X1N1)*P(XN1X1)＝1，P(XN1N1)＝1；
通过计算每个元素的加权平均值得出X1、X2、X3...XN1对于Yi的相对权重WYi(X1)、WYi(X2)...WYi(XN1)；
表2准则层Xi的打分结果
准则Xi 措施X1 措施X2 ... 措施XN1
措施X1 P(X11) P(X12) ... P(X1N1)
措施X2 P(X21) P(X22) ... P(X2N1)
... ... ... ... ...
措施XN1 P(XiN1) P(XiN1) ... P(XN1N1)
S23，计算因素XN1相对于目标Y的相对权重，有：
WY(XN1)＝WY(Yi)*WYi(XN1)。
S3，将S2中N1个因素的权重值从大到小排序，并依次累加不同因素的权重值，累加和F的公式为：
根据工程需求设定权重累加和F的阈值f，如果权重累加和F＜f，则继续计算；反之，当F≥f时，停止计算，此时，参与权重累积计算的N2个因素为优选的因素，且N1≥N2≥3；
S4，针对S3得到的N2个优选因素，根据板框压滤机的设备性能和絮凝小试试验确定不同因素的水平Mk，其中，k≥3。
其中，烧杯絮凝实验的步骤为：
(1)配置不同梯度浓度的泥浆；
(2)配置不同种类和不同浓度的调理剂；
(3)将每种泥浆和每种调理剂充分混合，观察絮凝效果，并记录；
(4)通过实验现象估算出相关因素水平Mk。
S5，针对步骤S3确定的N2个优选因素和步骤S4确定的水平Mk，设计均匀设计表和使用表；
S6，根据S5设计的使用表进行板框压滤试验，获得板框压滤机产量的试验结果；
S7，基于S6的试验数据，通过多因素回归分析建立影响因素的回归方程，并得出最优压滤参数值。包括以下分步骤：
S71，将所述单位时间出泥干重质量Y作为因变量，将所述N2个优选因素X1、X2、X3...XN2作为自变量；
S72，根据S6中的试验结果建立回归方程：
Y＝F(X1、X2、X3...XN2)；
S73，检验回归方程的显著性f是否≤0.01，若否，则调高水平k的个数，执行S4；若是，则方程成立，执行步骤S74；
S74，回归方程Y＝F(X1、X2、X3...XN2)优化求解，得出最优压滤参数值。
在实际生产中，影响板框压滤机产量的不同因素X较多。本发明针对在板框压滤过程中较多因素，通过对层次分析法优选出影响程度较大的因素，并将优选因素通过均匀设计的方法快速得到最佳参数。
以下的实施例2-4中，调理剂为聚丙烯酰胺(PAM)，采用的是离子度为30的PAM，使用时将PAM用自来水配制成1wt‰的水溶液。配置时一定要使PAM均匀、分散地落在不断搅拌的水中，并且确保入水时都是分散的单独颗粒，不形成团。
以下实施例中，采用800m2的板框压滤机进行压滤试验，其最大压滤压力为4MPa，最大进料压力为1.5MPa。
实施例2
在某矿山采砂场泥浆压滤过程中，通过层次分析和均匀设计确定板框压滤机的压滤参数，步骤如下：
S1，初选影响板框压滤机产量的9个因素，包括物料浓度、物料pH、进料压力、进料时间、压滤压力、压滤时间、调理剂种类、调理剂用量和压滤温度；
S2，建立层次结构模型和结构分析体系，确定S1初选的9个因素的权重，具体如下：
S21，建立层次结构模型：将9个因素归纳为4种类别，包括物料浓度、物料pH归纳为物料参数；进料压力、进料时间、压滤压力、压滤时间归纳为设备参数；调理剂种类、调理剂用量归纳为药剂参数；压滤温度归纳为环境参数；
将单位时间出泥干重质量Y作为目标层，所述9个因素作为措施层，所述4种类别作为准则层，如图2所示；
S22，邀请专家组通过1-9比例标度法(所述1-9比例标度法是在层次分析法中判断矩阵计算指标的标准)对目标层和准则层分别进行定量打分，打分结果见表1-表4：
表1单位时间出泥干重质量打分结果
出泥干重最大 物料参数 设备参数 药剂参数 环境参数
物料参数 1.00 0.33 0.25 3.00
设备参数 3.00 1.00 3.00 5.00
药剂参数 4.00 0.33 1.00 5.00
环境参数 0.33 0.20 0.20 1.00
表2物料参数打分结果
物料参数 pH值 物料浓度
pH值 1.00 0.20
物料浓度 5.00 1.00
表3设备参数打分结果
设备参数 进料压力 进料时间 压滤压力 压滤时间
进料压力 1.00 3.00 3.00 5.00
进料时间 0.33 1.00 1.00 5.00
压滤压力 1.00 1.00 1.00 5.00
压滤时间 0.20 0.20 0.20 1.00
表4药剂参数打分结果
药剂参数 调理剂用量 调理剂种类
调理剂用量 1.00 0.33
调理剂种类 3.00 1.00
S23，参考已有的层次分析权重计算方法，计算S1初选的9个因素的权重，见表5：
表5各因素指标权重
S3，将表5中各因素的权重值从大到小排序，依次累加不同因素的权重值，详见表6：
表6因素的权重值与累积和
权重累加和的阈值f根据工程需求设定为0.8，则参与计算的物料浓度、进料压力、调理剂用量和进料时间为优选因素；
S4，针对S3中优选的因素，依据絮凝小试实验结果和板框压滤机的硬件条件确定不同因素的水平Mk，其中k＝1，2，3，4，5，6，具体为：
物料浓度为1.05、1.10、1.15、1.20、1.25、1.3g/cm3，进料压力为0.5、0.7、0.9、1.1、1.3、1.5MPa，调理剂用量为0.005、0.010、0.015、0.020、0.025、0.030kg/m3，进料时间的水平值可设置为10、20、30、40、50、60min。
S5，针对上述步骤确定的因素4和水平6，设计均匀设计表以及使用表，见表7和表8：
表7均匀设计表
表8均匀设计表使用表
S6，针对S5的试验方案，进行800m2的板框压滤试验，结果如表9所示：
表9板框压滤试验结果
基于S6的试验结果，通过多因素回归分析，建立影响因素的回归方程：
Y＝-389.495+671.790X1-280.693X1X1+28.144X2X3-0.029X2X4
经检验，Y的显著性f均≤0.01，所以方程成立。
S7，基于S6的试验数据与回归方程，通过规划求解，当Y最大时，得出最优参数为物料浓度1.19g/cm3、调理剂用量0.03kg/m3、进料时间10min、进料压力1.5MPa。
为了验证上述方法的准确性，以上述结果为压滤参数进行实际压滤实验，并计算Yj的偏差，结果如下：
理论单位时间出泥干重质量13.28t/h，实际工程结果单位时间出泥干重质量12.71t/h，偏差为4.5％。
由上述结果可知，本实施例的方法得出的板框压滤机压滤参数数值与实际结果基本一致。并且，由于层次分析和均匀设计大幅度降低了实验次数和计算量，所以可以有效、快速地确定板框压滤工艺的压滤参数。
实施例3
在某生活污水处理厂活性污泥压滤过程中，通过层次分析和均匀设计确定板框压滤机的压滤参数，具体实施方式如下：
S1，初选影响板框压滤机产量的9个因素，包括物料浓度、物料pH、进料压力、进料时间、压滤压力、压滤时间、调理剂种类、调理剂用量和压滤温度；
S2，建立层次结构模型和结构分析体系，确定S1所述9个因素的权重，具体为：
S21，建立层次结构模型：将9个因素归纳为4种类别，包括物料浓度、物料pH归纳为物料参数；进料压力、进料时间、压滤压力、压滤时间归纳为设备参数；调理剂种类、调理剂用量归纳为药剂参数；压滤温度归纳为环境参数。
将单位时间出泥干重质量Y作为目标层，所述9个因素作为措施层，所述4种类别作为准则层，如图2所示。；
S22，邀请专家组通过1-9比例标度法对评价体系进行定量打分，见表10-13：
表10单位时间出泥干重质量打分结果
出泥干重最大 物料参数 设备参数 药剂参数 环境参数
物料参数 1.00 2.00 0.50 8.00
设备参数 0.50 1.00 3.00 8.00
药剂参数 2.00 0.33 1.00 9.00
环境参数 0.13 0.13 0.11 1.00
表11物料参数打分结果
物料参数 物料粒径 物料浓度
pH值 1.00 0.11
物料浓度 9.00 1.00
表12设备参数打分结果
设备参数 进料压力 进料时间 压滤压力 压滤时间
进料压力 1.00 3.00 4.00 5.00
进料时间 0.33 1.00 5.00 3.00
压滤压力 0.20 0.25 1.00 3.00
压滤时间 0.20 0.33 0.33 1.00
表13药剂参数打分结果
药剂参数 调理剂用量 调理剂种类
调理剂种类 1.00 0.50
调理剂用量 2.00 1.00
S23，参考已有的层次分析权重计算方法，计算S1初选的9个因素的权重，见表5表14各因素指标权重
pH值 物料浓度 进料压力 进料时间 压滤压力 压滤时间 调理剂 助滤剂 压滤温度
权重 0.02 0.18 0.31 0.17 0.08 0.05 0.03 0.13 0.03
S3，将表5各因素的权重值从大到小排序，依次累加不同因素的权重值，详见表6：
表15因素的权重值与累积和
因素 权重 权重累积和
进料压力 0.31 0.31
物料浓度 0.18 0.49
进料时间 0.17 0.66
调理剂用量 0.13 0.79
压滤压力 0.08 0.87
压滤时间 0.05 0.92
压滤温度 0.03 0.95
调理剂种类 0.03 0.98
pH值 0.02 1.00
权重累加和的阈值f根据工程需求设定为0.85。则参与计算进料压力、物料浓度、进料时间、调理剂用量、压滤压力为优选因素。
S4，针对S3中优选的因素，依据絮凝小试实验结果和板框压滤机的硬件条件确定不同因素的水平Mk，其中k＝1，2，3，4，5，6，具体为：
进料压力为0.1、0.3、0.5、0.7、0.9、1.1、1.3、1.5MPa，物料浓度为1.01、1.05、1.09、1.13、1.17、1.21、1.25、1.30g/cm3，进料时间为20、25、30、35、40、45、50、55min，调理剂用量为0.001、0.005、0.010、0.015、0.020、0.025、0.030、0.035kg/m3，压滤压力为0.5、1.0、1.5、2.0、2.5、3.0、3.5、4.0MPa。
S5，针对上述步骤确定的因素5和水平6，设计相应均匀设计以及使用表；见表7和表8，
表15均匀设计表
表16均匀设计表使用表
S6，针对S5的试验方案，进行800m2的板框压滤试验；结果如表9所示：
表9板框压滤试验结果
基于S6的试验结果，通过多因素回归分析，建立影响因素的回归方程：
Y＝11.235-3.15X5+0.782X1X1+1.419X2X2+118.211X2X3-0.108X2X4+0.061X4X5
经检验，Y的显著性f均≤0.01，所以方程成立。
S7，基于S6的试验数据与回归方程，通过规划求解，当Y最大时，得出最优参数为物料浓度1.30g/cm3、调理剂用量0.035kg/m3、进料时间20min、压滤压力3MPa、进料压力1.5MPa。
为了验证上述方法的准确性，以上述结果为压滤参数进行实际压滤实验，并计算Yj的偏差，结果如下：
理论单位时间出泥干重质量12.94t/h，实际工程结果单位时间出泥干重质量11.82t/h，偏差为8.66％。
由上述结果可知，本实施例的方法得出的板框压滤机压滤参数数值与实际结果基本一致。并且，由于层次分析和均匀设计大幅度降低了实验次数和计算量，所以可以有效、快速地确定板框压滤工艺的压滤参数。
实施例4
在某生态清淤的底泥压滤过程中，通过层次分析和均匀设计确定板框压滤机的压滤参数，具体实施方式如下：
S1，初选影响板框压滤机产量的8个因素，包括物料浓度、进料压力、进料时间、压滤压力、压滤时间、调理剂种类、调理剂用量和压滤温度；
S2，建立层次结构模型和结构分析体系，确定8个因素的权重，具体如下：
S21，建立层次结构模型：将8个因素归纳为4种类别，包括物料浓度归纳为物料参数；进料压力、进料时间、压滤压力、压滤时间归纳为设备参数；调理剂种类、调理剂用量归纳为药剂参数；压滤温度归纳为环境参数。
将单位时间出泥干重质量Y作为目标层，所述8个因素作为措施层，所述4种类别作为准则层，如图3所示。
S22，邀请专家组通过1-9比例标度法(所述1-9比例标度法是在层次分析法中判断矩阵计算指标的标准)对目标层和准则层分别进行定量打分，打分结果见表1-表4：
表17单位时间出泥干重质量打分结果
出泥干重最大 物料参数 设备参数 药剂参数 环境参数
物料参数 1.00 0.33 1.00 5.00
设备参数 3.00 1.00 3.00 8.00
药剂参数 1.00 0.33 1.00 8.00
环境参数 0.20 0.13 0.13 1.00
表18设备参数打分结果
设备参数 进料压力 进料时间 压滤压力 压滤时间
进料压力 1.00 0.20 0.20 3.00
进料时间 5.00 1.00 3.00 3.00
压滤压力 5.00 0.30 1.00 5.00
压滤时间 0.33 0.33 0.20 1.00
表19药剂参数打分结果
药剂参数 调理剂用量 调理剂种类
调理剂种类 1.00 0.13
调理剂用量 8.00 1.00
(3)参考已有的层次分析权重计算方法，计算S1初选的9个因素的权重，见表5
表20各因素指标权重
物料浓度 进料压力 进料时间 压滤压力 压滤时间 调理剂 助滤剂 压滤温度
权重 0.20 0.06 0.25 0.16 0.04 0.03 0.21 0.04
S3，将表5中各因素的权重值从大到小排序，依次累加不同因素的权重值，详见表6：
表21因素的权重值与累积和
权重累加和的阈值根据工程需求设定为0.8，则参与计算进料时间、调理剂用量、物料浓度和压滤压力为优选因素。
S4，针对步骤3中优选的因素，依据絮凝小试实验结果和板框压滤机的硬件条件确定不同因素的水平Mk，其中k＝1，2，3，4，5，6，具体为：
进料时间为10、20、30、40、50、60min，调理剂用量为0.005、0.010、0.015、0.020、0.025、0.030kg/m3，物料浓度为1.05、1.07、1.09、1.11、1.13、1.15g/cm3，压滤压力为0.5、1.0、1.5、2.0、2.5、3.0MPa。
S5，针对上述步骤确定的因素4和水平6，设计均匀设计表以及使用表，见表7和表8：
表22均匀设计表
表23均匀设计使用表
S6，针对S5的试验方案，进行800m2的板框压滤试验，结果如表9所示：；
表24实验数据表
基于S6的试验结果，通过多因素回归分析，建立影响因素的回归方程：
Y＝13.143-5.33X3+0.386X4 2+0.498X1X2+0.475X3X4
经检验，Y的显著性f均≤0.01，所以方程成立。
S7，基于S6的试验数据与回归方程，通过规划求解，当Y最大时，得出最优参数为进料时间50min，调理剂用量0.03kg/m3，物料浓度1.15g/cm3，压滤压力3MPa。
为了验证上述方法的准确性，以上述结果为压滤参数进行实际压滤实验，并计算Yj的偏差，结果如下：
理论单位时间出泥干重质量12.87t/h，实际工程结果单位时间出泥干重质量12.09t/h，偏差为6.4％。
由上述结果可知，本实施例的方法得出的板框压滤机压滤参数数值与实际结果基本一致。并且，由于层次分析和均匀设计大幅度降低了实验次数和计算量，所以可以有效、快速地确定板框压滤工艺的压滤参数。

Claims (7)

1.一种基于层次分析和均匀设计确定板框压滤机压滤参数的方法，其特征在于包括以下步骤：
S1，初选N1个影响板框压滤机产量的因素X1、X2、X3...XN1；
S2，建立层次结构模型和结构分析体系，计算S1初选的N1个因素的权重值；
S3，将S2中N1个因素的权重值从大到小排序，并依次累加不同因素的权重值，累加和F的公式为：
根据工程需求设定权重累加和F的阈值f，如果权重累加和F＜f，则继续计算；反之，当F≥f时，停止计算，此时，参与权重累积计算的N2个因素为优选的因素，且N1≥N2≥3；
S4，针对S3得到的N2个优选因素，根据板框压滤机的设备性能和絮凝小试试验确定不同因素的水平Mk，其中，k≥3；
S5，针对步骤S3确定的N2个优选因素和步骤S4确定的水平Mk，设计均匀设计表和使用表；
S6，根据S5设计的使用表进行板框压滤试验，获得板框压滤机产量的试验结果；
S7，基于S6的试验数据，通过多因素回归分析建立影响因素的回归方程，并得出最优压滤参数值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S2包括以下分步骤：
S21，建立层次结构模型：
将单位时间出泥干重质量Y作为目标层，将因素X1、X2、X3...XN1分级分类，其类别Y1、Y2、Y3...Yi作为准则层，1≤i≤N1；将所述N1个因素X1、X2、X3...XN1作为措施层；
S22，邀请专家组通过1-9比例标度法对目标层和准则层分别进行定量打分，包括：
(1)计算准则层对于目标层的相对权重W：
准则层Y1、Y2、Y3...Yi之间两两比较确定标度，比较结果由1-9比例标度法确定，以P(Y1i)表示准则Y1相对准则Yi的比较结果，P(Yi1)表示准则Yi相对准则Y1的比较结果，其中，P(Y1i)*P(Yi1)＝1，P(Xii)＝1；
通过计算每一项的加权平均值得出Y1、Y2、Y3...Yi对于Y的相对权重WY(Y1)、WY(Y2)...WY(Yi)；
(2)计算措施层对于准则层的相对权重W：
措施层X1、X2、X3...XN1之间两两比较确定标度，比较结果由1-9比例标度法确定；以P(X1N1)表示措施X1相对措施XN1的比较结果，P(XN1X1)表示措施XN1相对措施X1的比较结果，其中，P(X1N1)*P(XN1X1)＝1，P(XN1N1)＝1；
通过计算每个元素的加权平均值得出X1、X2、X3...XN1对于Yi的相对权重WYi(X1)、WYi(X2)...WYi(XN1)；
S23，计算因素XN1相对于目标Y的相对权重，有：
WY(XN1)＝WY(Yi)*WYi(XN1)。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4中烧杯絮凝实验的步骤为：
(1)配置不同梯度浓度的泥浆；
(2)配置不同种类和不同浓度的调理剂；
(3)将每种泥浆和每种调理剂充分混合，观察絮凝效果，并记录；
(4)通过实验现象估算出相关因素水平Mk。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S7包括以下分步骤：
S71，将所述单位时间出泥干重质量Y作为因变量，将所述N2个优选因素X1、X2、X3...XN2作为自变量；
S72，根据S6中的试验结果建立回归方程：
Y＝F(X1、X2、X3...XN2)；
S73，检验回归方程的显著性f是否≤0.01，若否，则调高水平k的个数，执行S4；若是，则方程成立，执行步骤S74；
S74，回归方程Y＝F(X1、X2、X3...XN2)优化求解，得出最优压滤参数值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S1中所述的因素包括：物料浓度、物料pH值、进料压力、进料时间、压滤压力、压滤时间、调理剂种类、调理剂用量和压滤温度。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S1中所述的因素包括：物料浓度、进料压力、进料时间、压滤压力、压滤时间、调理剂种类、调理剂用量和压滤温度。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2所述的阈值f为0.6～0.8。
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