关键词：二氧化硫排放;物质流分析;代谢平衡预测模型;多元线性回归分析;统计回归预测模型
摘 要：二氧化硫是当前我国环境污染的重要因素之一,是形成雾霾、酸雨、光化学烟雾等污染事件的主要污染物质之一,钢铁行业作为我国高污染、高耗能的粗放型生产制造行业,二氧化硫排放量仅次于燃煤型的火电行业。从目前国内外研究现状来看,对二氧化硫排放分析及预测大多还停留在宏观层面,主要以区域或行业排放预测为主,国外有少量对火电、化工企业二氧化硫排放的研究报道,我国钢铁企业目前则大多侧重于研究二氧化硫减排的具体技术和措施,几乎还没有开展二氧化硫排放分析和预测研究的钢铁企业。本文在对钢铁企业二氧化硫排放开展基于物质流方法的排放机理分析和基于数据挖掘的数据统计分析的基础上,研究建立钢铁企业二氧化硫排放代谢平衡预测模型和统计预测模型,并采用工业生产数据进行验证,分析模型的有效性。物质流分析方法主要用于分析特定物质在企业的“工业代谢”足迹,评估其全寿命周期中的所有物理化学反应过程对环境的影响,本文利用物质流方法对钢铁企业各工序进行硫元素代谢机理分析,以某大型联合钢铁企业A为例,详细分析硫元素参与的物理化学反应及状态变化,得出各工序硫元素投入产出平衡图,通过对比分析当前我国钢铁企业二氧化硫常用的核算方法,总结分析研究方法的优劣势,从而建立二氧化硫排放代谢平衡预测模型。统计分析方法是利用长期、连续、有效、可比的数据变量,分析多年同期统计数据变量间的相互关系,利用统计学原理找出数据间的逻辑关系,并建立统计模型预测未来数据变化。本文开展钢铁企业二氧化硫排放相关数据变量分析,以某大型联合钢铁企业A的二氧化硫排放重点工序烧结工序为例,以分析该工序二氧化硫排放量为目的,从该企业的不同数据信息系统中抽取、转换和装载二氧化硫排放分析及预测的有效数据变量,通过多元线性回归预测方法建立钢铁企业二氧化硫排放统计回归预测模型。在同时建立钢铁企业二氧化硫排放代谢平衡预测模型和统计回归预测模型的基础上,对比分析两个模型的对照关系,从逻辑上分析统计回归预测模型的可行性,并将钢铁企业二氧化硫排放统计回归预测模型应用到该企业的工业实际生产中,在实践中检验模型的有效性,从对比分析及实际应用验证可见统计回归预测模型能较好的反映二氧化硫实际排放量,作为环保决策的支持和预判。
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