Forudsigelse og kontrol af dioxiner

Dioxiner er en gruppe af giftige og persistente miljøforurenende stoffer. Disse forbindelser dannes gennem en række forskellige processer, men almindeligvis gennem ufuldstændig forbrænding af organisk stof. Niveauer overvåges normalt i industrielle omgivelser af sikkerhedsmæssige årsager ved hjælp af offline laboratorieanalyser, der udføres periodisk. Nyt værk udgivet i International Journal of System Control and Information Processing tilbyder et emissionskoncentrationsestimat fra bløde målinger, der udnytter en dyb skovregressionsalgoritme.

En sådan tilgang kunne tilbyde en bedre tilgang til dioxinovervågning, der gør det muligt at se en profil af emissionskoncentrationer næsten i realtid på en måde, som periodisk overvågning ikke kan. Som sådan, dette kan muliggøre optimal kontrol af processerne for at reducere risikoen for skadelige emissioner. Holdet har valideret forudsigelserne lavet af den trænede algoritme med data fra en typisk industriel proces, kommunalt affaldsforbrænding, som er velkendt som en vigtig potentiel kilde til dioxiner mange steder. Deres tilgang giver en ret præcis forudsigelse baseret på inputparametre for de kendte data fra et forbrændingsanlæg.

Kommunalt fast affald stiger med op til ti procent årligt over hele kloden. I øvrigt, i betragtning af at praktisk genbrug ikke er mulig i mange af verdens byer på noget meningsfuldt niveau, affaldsforbrænding repræsenterer en af ​​de eneste pragmatiske måder at løse dette voksende problem på. Men, spørgsmålet om forurening skal også tages op, hvis forbrænding ikke skal give flere problemer, end den løser. Selvfølgelig, varmen fra kommunal affaldsforbrænding kan i sig selv udnyttes til opvarmning af lokale bygninger eller elproduktion.