摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
目录 | 第10-13页 |
第1章 绪论 | 第13-31页 |
1.1 研究背景及选题依据 | 第13-14页 |
1.2 含钒石煤资源状况 | 第14-16页 |
1.2.1 钒及钒资源 | 第14-15页 |
1.2.2 石煤中钒的赋存状态 | 第15-16页 |
1.3 石煤提钒行业及其生产工艺发展现状 | 第16-25页 |
1.3.1 石煤提钒行业发展现状 | 第16页 |
1.3.2 石煤提钒国家相关政策管理要求现状 | 第16-17页 |
1.3.3 石煤提钒主要生产工艺发展现状 | 第17-23页 |
1.3.4 石煤提钒行业污染防治现状 | 第23-24页 |
1.3.5 石煤提钒行业存在问题 | 第24-25页 |
1.4 石煤提钒行业工艺先进性评价现状 | 第25-29页 |
1.4.1 评价指标体系研究现状 | 第25页 |
1.4.2 评价方法研究现状 | 第25-29页 |
1.5 本论文的研究目的、意义和研究内容 | 第29-31页 |
第2章 石煤提钒行业生产工艺及污染防治现状 | 第31-53页 |
2.1 现状调研的思路及实施 | 第31-35页 |
2.2 现场调研企业概况 | 第35-39页 |
2.3 石煤提钒行业典型工艺 | 第39-43页 |
2.4 石煤提钒工艺环境污染及防治措施 | 第43-50页 |
2.4.1 石煤提钒工艺排污节点、排污方式及特征污染物 | 第43-46页 |
2.4.2 石煤提钒工艺污染防治现状 | 第46-50页 |
2.5 石煤提钒行业及工艺存在的问题 | 第50-52页 |
2.6 本章小结 | 第52-53页 |
第3章 石煤提钒行业生产工艺先进性评价指标体系研究 | 第53-67页 |
3.1 评价指标体系构建 | 第54-60页 |
3.1.1 评价指标体系构建的特征与原则 | 第54-55页 |
3.1.2 评价指标层次结构的确立 | 第55页 |
3.1.3 构建评价指标体系 | 第55-60页 |
3.2 指标体系标准的确定 | 第60-66页 |
3.2.1 制定标准的基本原则 | 第60页 |
3.2.2 标准等级的确定 | 第60-61页 |
3.2.3 标准值编制方法及依据 | 第61-62页 |
3.2.4 指标具体标准值确定方法 | 第62-66页 |
3.3 本章小结 | 第66-67页 |
第4章 数据采集及指标体系合理性验证 | 第67-105页 |
4.1 数据采集体系设计 | 第67-73页 |
4.1.1 现场数据采集方案 | 第67页 |
4.1.2 数据采集现场设计 | 第67页 |
4.1.3 数据采集指标设计 | 第67-73页 |
4.2 数据采集 | 第73-81页 |
4.2.1 水浸工艺数据采集 | 第73-76页 |
4.2.2 弱酸浸工艺数据采集 | 第76-78页 |
4.2.3 强酸浸工艺数据采集方案 | 第78-81页 |
4.3 现场数据采集结果汇总 | 第81-84页 |
4.4 指标体系合理性验证 | 第84-98页 |
4.4.1 验证方法的选取 | 第84-85页 |
4.4.2 实例验证 | 第85-98页 |
4.5 本章小结 | 第98-105页 |
第5章 石煤提钒行业工艺先进性评价模型应用研究 | 第105-125页 |
5.1 基于遗传算法的支持向量机参数优化方法 | 第105-106页 |
5.1.1 SVM类型及需优化的参数 | 第105页 |
5.1.2 GA-SVM的适应性分析 | 第105-106页 |
5.2 基于GA-SVM的石煤提钒工艺先进性评价模型建立 | 第106-110页 |
5.2.1 GA-SVM模型建立的基本思路 | 第106-108页 |
5.2.2 建立基于SVM的多分类器系统 | 第108-110页 |
5.2.3 GA-SVM模型的建模过程 | 第110页 |
5.3 石煤提钒工艺先进性评价模型的训练与评价应用 | 第110-117页 |
5.3.1 数据预处理 | 第110-111页 |
5.3.2 GA-SVM模型相关参数的确定 | 第111-116页 |
5.3.3 GA-SVM模型的验证测试 | 第116-117页 |
5.4 GA-SVM与其它机器学习模型的比较 | 第117-120页 |
5.4.1 基于网格搜索法的SVM模型构建与应用 | 第117-118页 |
5.4.2 神经网络模型的构建与应用 | 第118-120页 |
5.5 石煤提钒行业先进工艺及污染防治技术政策建议 | 第120-124页 |
5.5.1 技术体系 | 第120-123页 |
5.5.2 政策建议 | 第123-124页 |
5.5.3 环境立法方面 | 第124页 |
5.6 本章小结 | 第124-125页 |
第6章 结论 | 第125-128页 |
6.1 结论 | 第125-126页 |
6.2 创新点 | 第126-127页 |
6.3 研究展望 | 第127页 |
6.4 结束语 | 第127-128页 |
致谢 | 第128-129页 |
附录A 攻读学位期间的研究成果及参与的科研项目 | 第129-130页 |
附录B | 第130-136页 |
附录C | 第136-141页 |
附录D | 第141-147页 |
参考文献 | 第147-153页 |