基于响应面法与GA-BP神经网络优化ZSM-5热解修复石油污染土壤的研究

　　

在石油污染土壤修复技术中，低温热解修复是一种经济、高效且无二次污染的方法，然而目前仍存在热解温度能耗高与效率低的瓶颈问题。本研究以新疆石油污染土壤为研究对象，利用ZSM-5分子筛强化石油污染物热解，考察不同热解温度、停留时间、分子筛添加剂量控制下总石油烃（TPH）去除率的提升效果，建立响应面模型（RSM）及遗传算法结合反向传播（GA-BP）的神经网络模型优化热解条件参数。通过分析模型的回归评价参数，两种模型均能很好的优化ZSM-5热解石油污染土壤的工艺条件，预测结果表明，RSM模型最优热解条件为：热解温度240 °C，停留时间31 min，ZSM-5添加量4.1 wt%；GA-BP神经网络模型最优热解条件为：热解温度240 °C，停留时间35 min，ZSM-5添加量约4.1 wt%。此外，热解温度、停留时间、ZSM-5添加剂量对TPH去除率的提升影响显著，且热解温度与ZSM-5添加剂量之间的交互作用显著。两种模型均能准确、可靠的预测热解工艺条件，为石油污染土壤的低温热解修复研究提供参考。

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