奥里油电厂烟气扩散的CFD分析及LS-SVM预测的综述报告随着现代工业的发展，工厂烟气成为一个越来越突出的环境问题。为了降低烟气对环境和人类健康的影响，需要对烟气扩散情况进行研究和预测。本文将介绍奥里油电厂烟气扩散的CFD分析及LS-SVM预测。一、CFD分析CFD（ComputationalFluidDynamics）即计算流体力学，是利用计算机的数值分析方法对流体力学和热传递等问题进行研究和分析。对于奥里油电厂烟气扩散问题，可以利用CFD方法进行模拟。1.奥里油电厂简介奥里油电厂是俄罗斯最大的一座热电站，位于莫斯科东南部的奥里奇河畔。该电站采用燃煤发电，每年排放大量的烟气，经过治理后排放至空气中。2.CFD模拟步骤CFD模拟步骤一般包括前处理、数值计算、后处理三个步骤。具体步骤如下：（1）前处理：包括建立计算模型和网格划分两个方面。建立计算模型：根据奥里油电厂的结构和特点，建立相应的三维模型。将模型划分为不同的流场，如燃烧室、排烟管等。网格划分：对建立好的模型进行网格划分，将流场划分为不同的网格，用来进行数值计算。（2）数值计算：进行数值计算和模拟。选择数值模型：选择合适的数值模型，如湍流模式、对流扩散模型等。数值计算：进行数值计算和模拟，得出烟气扩散的分布。（3）后处理：对模拟结果进行分析和处理。后处理：对模拟结果进行分析和处理，包括烟气扩散区域，浓度随时间的变化曲线等。3.CFD模拟结果分析通过CFD模拟，可以得出奥里油电厂烟气扩散的分布情况，进而分析和研究。例如可以观察烟气扩散的区域，查看是否存在烟气污染区域，同时可以分析污染物在大气中扩散的规律，为治理提供依据。二、LS-SVM预测除了CFD模拟外，还可以利用LS-SVM（Leastsquaressupportvectormachines）方法对奥里油电厂烟气扩散进行预测。LS-SVM是一种机器学习方法，可以用来进行非线性回归和分类问题的建模和预测。1.LS-SVM预测步骤LS-SVM预测步骤主要包括数据预处理、模型训练、模型预测三个方面。具体步骤如下：（1）数据预处理：收集和整理数据：收集奥里油电厂历史烟气扩散数据，包括日平均浓度、风向、风速等数据。数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除异常值和缺失值。数据归一化：对数据进行归一化处理，使得数据在同一量纲下，方便统计和计算。（2）模型训练：分割数据集：将收集到的数据集分成训练集、测试集和验证集三部分，用于模型训练、测试和验证。构建模型：选择合适的核函数、惩罚因子、对应函数等参数构建LS-SVM模型。模型训练：使用训练集对模型进行训练，得到最优的模型参数。（3）模型预测：模型验证：使用验证集对模型进行验证，评估模型的预测效果。模型预测：将训练好的模型应用于实际数据中，进行烟气扩散预测。2.LS-SVM预测结果分析LS-SVM预测可以得到奥里油电厂未来的烟气扩散情况。可以观察预测结果，对比实际浓度数据，评估模型的预测准确率。同时还可以通过预测结果来提前做出相应的环境保护措施，降低烟气扩散对环境和人类的影响。综上所述，通过CFD分析和LS-SVM预测可以对奥里油电厂烟气扩散进行研究和预测。这些方法可以有效降低烟气对环境和人类健康的影响，为环境保护和健康发展提供更加可靠的科学依据。