湿法烟气脱硫中应用响应曲面法的波纹板除雾器钩片尺寸优化

由单因素对除雾器特性的影响分析可知,除雾效率与压力损失两者之间的调节是相互矛盾的,即提高除雾效率必然会导致压力损失的增加,如果试图降低压力损失,则会以牺牲一些除雾效率为代价。为能在较低压降下获得更高的除雾效率,本文以除雾效率与压力损失之差为目标函数,可表示为

3.3模型的方差分析

利用Design-Expert对实验数据进行二次多项式拟合,得到目标函数Obj与3个因素的多元二次回归方程。其中代入实际步长,得到未编码的方程模型如式（3）所示。该回归模型的方差分析结果如表3所示。

表3回归模型的方差分析

由表3可知,该模型显著性高,各变量的单独作用及其交互作用对响应的影响程度可以通过显著性检验值p来评价。当显著性检验值p<0.05时,即可认为该变量对响应的影响程度为显著;当p<0.01时,即可认为该变量对响应的影响程度为高度显著。本文10项中有7项（包括常数项、3个线性项、1个平方项和2个交叉项）对响应影响显著,且该回归模型不失拟。

3.4响应曲面交互作用分析

采用Design-Expert软件辅助分析,得到响应曲面如图6~8所示。因素H、β和H、r之间对除雾器性能的交互影响均十分明显。图6、7的响应曲面较陡峭,Z轴取值范围大,而图8的曲面较平滑,Z轴取值域范围小。图6表明：固定r及β,H减小有助于提高除雾器性能;但在同一H（10~14mm）下,随着β的增大,除雾器性能上升。

两者趋势不同,表明减小H需要同时提高β才能使除雾器性能提高。图7表明：当H为14~26mm时,r为24~28mm才能达到目标响应的较大值,而当H为10~14mm时,r的增大或减小对除雾器性能影响不明显。相比较而言,图8曲面曲率较小,交互作用较弱。

图6H和β交互作用的响应曲面

图7H和r交互作用的响应曲面

图8β和r交互作用的响应曲面

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