基于多元线性回归的生活垃圾热值影响因素分析

依托于北京市生活垃圾理化特性调查,抽取了城六区、新城、郊区平原农村、功能区具有代表性和稳定性的采样点进行垃圾理化性质调查。得到全年4个季度的垃圾理化特性数据,把这些数据作为研究对象使用SPSS进行多元线性回归分析。得出北京市生活垃圾湿基低位热值影响因素按照贡献值的大小总排名为:可燃烧垃圾塑料砖瓦厨余含水率。可燃烧垃圾含量每提高1%生活垃圾热值就可以提高87.144 k J/kg,垃圾含水率每提高1%生活垃圾热值就将会降低118.693 k J/kg。该研究结果能更好地预测生活垃圾热值随影响因素的变化情况,对提高生活垃圾热值具有一定的指导意义。     

城市生活垃圾的焚烧与热值

热值是焚烧工艺、设备设计的重要参数。本文介绍了7种测定和计算垃圾热值的方法,并以实测值为准,对其他6种方法的准确性进行了评价:北京市环卫科研所推荐的方法及门捷耶夫公式计算出的热值较接近实测值。     

提高生活垃圾热值的有效途径——厦门市城市生活垃圾热值初探

通过对厦门市城市生活垃圾的热值、成分、含水率的测定,分析影响垃圾热值的因素;并对垃圾筛上物以及未筛分垃圾进行比对实验.结果表明:垃圾筛分后筛上物的含水率明显降低,热值大大提高.垃圾筛分是提高垃圾热值的有效途径.     

城市生活垃圾热值估算方法研究

把城市生活垃圾划分为４０种组分,对每种组分均分布测试了弹筒热值,高位热值,低位热值,全硫含量,全水分,碳含量等。经数理统计分析,建立了３个城市生活垃圾低位热值痢化估算模式。应用估算模式对深圳市城市生活垃圾热值进行了检验分析和估算。     

我国城市生活垃圾焚烧发电厂垃圾热值分析

在收集和整理大量炉排炉垃圾焚烧发电厂运营数据的基础上,对我国多个地区生活垃圾焚烧厂垃圾热值进行了估算,并分析了不同地区、运营时间以及工业发展水平等对焚烧厂生活垃圾热值的影响。分析发现:垃圾焚烧厂生活垃圾热值逐年增加;不同地区的生活垃圾热值差别明显,呈现南高北低、东高西低的变化趋势;工业增加值较高的城市其生活垃圾热值也相对较高。     

厦门市生活垃圾热值监测及其影响因素分析

以厦门市岛内生活垃圾为实验对象,对厦门市生活垃圾热值监测及其影响因素进行研究,采用Dulong公式和Steuere公式对厦门市的生活垃圾热值进行计算分析,旨在为寻找厦门市适宜的垃圾处理方式提供参考。     

城市生活垃圾特性及其对焚烧处理质量的影响

分析了城市生活垃圾的热值、水分、种类分布、灰分等各种特性对垃圾焚烧发电热效率的影响及其解决方法。     

城市垃圾热值计算方法的探讨

本文对城市垃圾热值(或称发热量)的各种计算方法进行了比较讨论,认为以物理成份组成数据计算垃圾的热值,较符合目前我国的有关数据积累情况和技术条件。而使用该法计算的关键是取得相应的组份含水率数据,但这是目前所缺乏的,作者尝试以随机取样分析和统计回归方法确定相应的含水率数据,但热值验算的结果,误差分布的离散度较大。对比结果所作的误差来源分析说明:主要原因是含水率计算偏差所致,因此有必要在垃圾成份调查的同时,同步积累组份含水率数据,从而使该计算方法更可靠,并在我国城市垃圾处理规划和管理中发挥重要作用。     

杭州市生活垃圾发酵时间与焚烧热值及含水率的关系实验

通过杭州市生活垃圾焚烧厂的垃圾储存间模拟实验,研究垃圾发酵时间与焚烧热值及含水率的关系,结果表明:杭州市生活垃圾发酵时间达到3 d时含水率下降,热值提高较明显。     

北京市生活垃圾产生量预测分析

通过对北京市城市和城乡结合部地区生活垃圾产生量现状，以及影响垃圾产生量因素的分析，根据北京市城市发展规划，运用多元线性回归分析和类比分析法预测分析了北京市2002年至2007年的生活垃圾产生量。     

西安市城市生活垃圾产生量的多元回归及ARIMA模型预测

基于西安市历年来城市生活垃圾产生量及其影响因素的基础数据,通过对其相关系数的计算,确定西安市城市生活垃圾产生量的主要影响因素为人口数量、地区生产总值、城镇居民可支配收入及建成区面积。建立生活垃圾产生量的多元回归预测模型,对模型的合理性和精度进行分析,预测精度可接受,证明多元回归模型可用于城市生活垃圾产生量的预测。引入ARIMA模型,对所需因子进行预测,应用多元回归模型,对西安市2019—2020年的生活垃圾产生量进行了预测,结果表明,2019—2020年西安市城市生活垃圾产生量将分别达到4.922×106t、5.219×106t,且这2 a的垃圾产生量增长率将达到6.0%。     

基于ARIMA模型的生活垃圾产生量预测

以深圳市某行政区2004--2012年逐月生活垃圾产生量为基础数据,建立了时间序列分析的ARIMA模型,通过不同年份数据建模预测结果对比,确定预测期为建模期后12个月。应用SPSS19软件对2013年逐月生活垃圾产生量进行预测,该区域2013年生活垃圾年产生199．36万t,在2012年基础上增长14．38％。     

生活垃圾分类对垃圾主要参数的影响分析

随着垃圾分类的推行,进入焚烧厂的生活垃圾厨果类比例下降、纸类及橡塑类比例升高.由此焚烧厂垃圾发生了密度降低、热值升高、渗滤液产率降低、总氮降低、有机氮占比升高的变化,引起了生活垃圾焚烧厂与渗滤液处理设施运行工况的改变.未来生活垃圾焚烧厂及渗滤液处理设施的设计建设项目,将根据分类后的实施情况调整工艺参数.通过对垃圾分类效...     

我国部分生活垃圾填埋场厌氧降解参数预测与探讨

依据我国住房和城乡建设部提出的生活垃圾分类方法,给出了生活垃圾填埋场厌氧降解参数预设值,包括厨余类、纸类、织物类和木竹类的甲烷产生潜力、降解速率和碳贮藏因子。并据此预测了我国不同城市生活垃圾填埋场的厌氧降解参数。依据预测结果的层次聚类分析,提出了我国不同区域部分城市生活垃圾填埋场的填埋气体收集、利用和处理设施的管理建议。     

堆肥处置城市生活垃圾的可行性分析

目前上海市城市生活垃圾基本上是混合收集,经水路运至填埋场,造成资源浪费和环境污染。如建设综合处理厂,对垃圾中的有机质进行堆肥,可以改良土壤,回收利用资源,并延长填埋场的使用年限。     

生物预处理过程中有机质与水分对垃圾热值影响研究

通过模拟实验研究生活垃圾生物预处理过程中混合垃圾的有机质和水分含量变化及其对垃圾热值的相关性。结果表明：预处理会降低垃圾有机质和水分;热值与有机质呈正相关（r=0.964）,与水分均呈负相关（r=-0.865）。为了提高垃圾热值,建议预处理主要以水分去除为主,减缓有机物降解,采用短期的通风干燥处理为宜。     

徐州市城市生活垃圾产生量预测分析

通过对1999—2008年徐州市城市生活垃圾产生量数据的分析,采用灰色预测GM(1,1)方法,对徐州市2009—2018年的城市生活垃圾产生量进行预测,在考虑到城市生活垃圾产生量的主要影响因素之后,运用多元线性回归方法,借助Matlab软件建立了城市生活垃圾产生量预测模型,并对模型的合理性和预测精度进行了分析。     

大连市主辖区生活垃圾产生量预测

以GDP、社会消费品零售总额和人均可支配收入为主要影响因素,采用多元线性回归法对生活垃圾的人均日产生量进行了预测,并采用GM(1,1)模型对人口增长量进行预测,结果表明:到2020年大连市的生活垃圾年产生量将达1.918 3×10~6t,远超目前的处理能力,亟需建立可持续发展的垃圾减量化、资源化和无害化处理方案。     

都江堰市城市生活垃圾调查与分析

通过对都江堰市生活垃圾的成分和理化性质分析,认为都江堰市生活垃圾主要来源于家庭和各种商业活动,热值基本满足垃圾焚烧处理要求。     

上海市区生活垃圾产生量及成分分析

介绍了上海市近１０多年生活垃圾产生量及成分，并对今后垃圾产生量及成分变化进行了预测分析。