CN116814302B - 一种生物质气化反应气化量监控方法、***及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种生物质气化反应气化量监控方法、***及存储介质，涉及化工监测技术领域，包括：获得若干个气化量指标‑参数组变化曲线；筛选出气化量指标不符合正态分布的异常正向波动区间；获取异常正向波动区间内的生物质热解气化反应的参数组；对异常正向波动参数组进行分析，判断异常正向波动参数组是否具有可重复性；对待验证参数组进行重复性验证；基于所有正向影响参数组进行计算生物质热解气化反应的最佳参数组。本发明的优点在于：基于生物质气化反应气化量监控数据对不同的生物质原料进行针对性的进行热解气化反应参数，可有效的提高生物质热解气化效率，保证资源的转化率。
Description
技术领域
本发明涉及化工监测技术领域，具体是涉及一种生物质气化反应气化量监控方法、***及存储介质。
背景技术
随着社会生产对于能源的需求日益加剧，寻求清洁高效的可再生能源受到学者的广泛关注。生物质能作为可再生能源主要有以下优点：对地域和气候依赖性较小；资源充足和经济性高；易于存储和转换为液体、气体燃料及电能、热能等其他能源形式；生物质能的高效利用可以实现零碳排放。因此，生物质能被认为是可再生能源中最具有发展前景的未来能源，并成为继煤炭、石油和天然气之后的第四大能源。
生物质热解气化技术能够将低能量密度的生物质转化为高能量密度的气态、液态和固态产物，是未来生物质高值化利用的重要途径。生物质气化得到的合成气一方面可以直接作为燃料或重要氢气来源，进而转变为热能、电能等；另一方面可以通过费托合成等反应转变为甲醇、二甲醚等高附加值的精细化学品，此外，气化过程所形成的固体副产物，在生物炭和肥料等方面也有着重要应用。该技术能够以较低的成本，将常规方法难以处理的低能量密度的生物质转化为高能量密度的气态、液态和固态产物，一方面，实现了生物质利用的减量高效，另一方面降低了储存和运输成本。
由于生物质热解气化是一个极其复杂的热转化过程，其中对于不同生物质原料的热解反应参数对于生物质气化反应每个气化量指标影响各不相同，现有技术中缺乏一套行之有效的手段对不同生物质原料的热解反应参数进行最优化设计的方案，无法根据不同生物质原料进行针对性的进行热解气化反应，导致生物质热解气化效率不高，造成资源的浪费。
发明内容
为解决上述技术问题，提供一种具生物质气化反应气化量监控方法、***及存储介质，本技术方案解决了上述的现有技术中缺乏一套行之有效的手段对不同生物质原料的热解反应参数进行最优化设计的方案，无法根据不同生物质原料进行针对性的进行热解气化反应，导致生物质热解气化效率不高，造成资源的浪费的问题。
为达到以上目的，本发明采用的技术方案为：
一种生物质气化反应气化量监控方法，包括：
通过实验调整生物质热解气化反应的反应设备的运行参数，并实时监测生物质气化反应每个气化量指标的变化，获得若干个气化量指标-参数组变化曲线；
对气化量-参数组变化曲线进行分析，筛选出气化量指标不符合正态分布的异常正向波动区间；
基于气化量指标-参数组变化曲线，获取异常正向波动区间内的生物质热解气化反应的参数组，记为异常正向波动参数组；
对异常正向波动参数组进行分析，判断异常正向波动参数组是否具有可重复性，若是，则将该异常正向波动参数组记为待验证参数组，若否，则将该异常正向波动参数组记为偶然参数组；
对待验证参数组进行重复性验证，判断待验证参数组是否对生物质热解气化反应存在正向影响，若是，则将该待验证参数组记为正向影响参数组，若否，则不做响应；
基于所有正向影响参数组进行计算生物质热解气化反应的最佳参数组。
优选的，所述通过实验调整生物质热解气化反应的反应设备的运行参数，并实时监测生物质气化反应每个气化量指标的变化，获得若干个气化量指标-参数组变化曲线具体包括：
基于历史生产经验，确定若干个对生物质热解气化反应存在影响的参数，记为影响参数，并确定每个影响参数的变化区间；
基于每个影响参数的变化区间，按照设定的梯度变化值，对每个参数生成若干个实验参数值；
将所有参数对应的若干个实验参数值进行交叉组合，获得若干个实验参数组；
分别按照实验参数组设定生物质热解气化反应的反应设备的运行参数，并记录生物质气化反应每个气化量指标的变化，将生物质气化反应每个气化量指标与实验参数组一一对应，建立气化量指标-参数组变化曲线。
优选的，所述对气化量-参数组变化曲线进行分析，筛选出气化量指标不符合正态分布的异常正向波动区间具体包括：
基于气化量-参数组变化曲线进行计算生物质热解气化反应过程中气化量指标的平均值和标准差；
基于格拉布斯准则构建异常值甄别公式；
基于异常值甄别公式，对实时直播数据进行甄别，获得气化量指标的异常值；
判断气化量波动的异常值是否大于气化量的平均值，若是，则将该气化量指标波动记为正向波动，若否，则将该气化量指标波动记为负向波动；
其中，所述异常值甄别公式为：
式中，xi为第i个气化量指标值，为气化量指标的平均值，s为气化量指标的标准差，bpn为异常值甄别临界值，异常值甄别临界值通过查格拉布斯表确定；
若满足异常值甄别公式，则xi为气化量指标的异常值，否则，xi为气化量指标的异常值中的正常值。
优选的，所述对异常正向波动参数组进行分析，判断异常正向波动参数组是否具有可重复性具体包括：
获取生物质热解气化反应的反应设备的额定运行参数组区间；
判断异常正向波动参数组是否落入反应设备的额定运行参数组区间内，若是，则判定该异常正向波动参数组具有可重复性，若否，则判定该异常正向波动参数组不具有可重复性。
优选的，所述对待验证参数组进行重复性验证，判断待验证参数组是否对生物质热解气化反应存在正向影响具体包括：
设置多组不同量的生物质气化反应原料，调整生物质热解气化反应的反应设备按照待验证参数组进行运行；
分别监测获得多组生物质气化反应原料在待验证参数组下的反应气化量指标，记为待验证气化量指标；
求取多组所述待验证气化量指标的平均值，记为待验证均值；
判断待验证均值是否大于气化量指标的平均值，若是，则将该待验证均值记为初步验证值，若否，则将该待验证均值记为非正向均值；
基于格拉布斯准则，判断初步验证值是否符合正向验证需求，若是，则判断该初步验证值对应的待验证参数组对生物质热解气化反应存在正向影响，若否，则将该待验证均值记为非正向均值。
优选的，所述基于格拉布斯准则，判断初步验证值是否符合正向验证需求具体包括：
基于格拉布斯准则构建正向验证公式；
基于正向验证公式，判断初步验证值是否满足正向验证公式，若是，则初步验证值符合正向验证需求，若否，则初步验证值不符合正向验证需求；
其中，所述正向验证公式为：
式中，为初步验证值，/>为气化量指标的平均值，s为气化量指标的标准差，bpn1为正向验证临界值，正向验证临界值通过查格拉布斯表确定。
优选的，所述基于所有正向影响参数组进行计算生物质热解气化反应的最佳参数组具体包括：
分别筛选出对每个气化量指标正向影响最大的正向影响参数组，记为初步最优正向影响参数组；
基于每个气化量指标的重要程度，对气化量指标对应的初步最优正向影响参数组附加重要权重值；
基于重要权重值和初步最优正向影响参数组，通过最优计算公式计算每个参数的最优值，将所有参数的最优值组合成最佳参数组；
所述最优计算公式具体为：
式中，P'k为第k个参数的最优值，m为初步最优正向影响参数组总数，σj为第j个初步最优正向影响参数组的重要权重值，Pjk为第j个初步最优正向影响参数组中第k个参数的参数值。
一种生物质气化反应气化量监控***，用于实现如上述的生物质气化反应气化量监控方法，包括：
监测模块，所述监测模块用于实时监测生物质气化反应每个气化量指标的变化；
实验参数控制模块，实验参数控制模块与所述监测模块电性连接，所述实验参数控制模块用于调整生物质热解气化反应的反应设备的运行参数，并基于监测模块反馈的每个气化量指标的变化，获得若干个气化量指标-参数组变化曲线；
异常分析模块，异常分析模块与所述实验参数控制模块电性连接，所述异常分析模块用于对气化量-参数组变化曲线进行分析，筛选出气化量指标不符合正态分布的异常正向波动区间；
参数验证模块，参数验证模块与所述异常分析模块电性连接，所述参数验证模块用于对异常正向波动参数组进行分析，判断异常正向波动参数组是否具有可重复性和对待验证参数组进行重复性验证，判断待验证参数组是否对生物质热解气化反应存在正向影响；
最优参数确定模块，最优参数确定模块与所述参数验证模块电性连接，所述最优参数确定模块用于基于所有正向影响参数组进行计算生物质热解气化反应的最佳参数组。
可选的，所述参数验证模块包括：
重复性判断单元，所述重复性判断单元用于对异常正向波动参数组进行分析，判断异常正向波动参数组是否具有可重复性；
正向验证单元，所述正向验证单元用于对待验证参数组进行重复性验证，判断待验证参数组是否对生物质热解气化反应存在正向影响。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读程序，所述计算机可读程序被调用时执行如上述的生物质气化反应气化量监控方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
本发明提出一种生物质气化反应气化量监控方案，通过在现有经验上的参数变化区间设定若干组不同实验参数组，并基于不同实验参数组下的气化量指标的变化进行综合分析，获取对于气化量指标存在正向影响的若干个参数组，通过对气化量指标存在正向影响的若干个参数组进行综合分析，计算出生物质热解气化反应的最佳参数组作为生物质热解气化的设置参数，可有效的对不同的生物质原料进行针对性的进行热解气化反应参数，进而有效的提高生物质热解气化效率，保证资源的转化率。
附图说明
图1为本发明提出的生物质气化反应气化量监控方法流程图；
图2为本发明中获得若干个气化量指标-参数组变化曲线的方法流程图；
图3为本发明中筛选出气化量指标不符合正态分布的异常正向波动区间的方法流程图；
图4为本发明中判断异常正向波动参数组是否具有可重复性的方法流程图；
图5为本发明中判断待验证参数组是否对生物质热解气化反应存在正向影响的方法流程图；
图6为本发明中判断初步验证值是否符合正向验证需求的方法流程图；
图7为本发明中计算生物质热解气化反应的最佳参数组的方法流程图；
图8为本发明提出的生物质气化反应气化量监控***框图。
具体实施方式
以下描述用于揭露本发明以使本领域技术人员能够实现本发明。以下描述中的优选实施例只作为举例，本领域技术人员可以想到其他显而易见的变型。
参照图1所示，一种生物质气化反应气化量监控方法，其特征在于，包括：
通过实验调整生物质热解气化反应的反应设备的运行参数，并实时监测生物质气化反应每个气化量指标的变化，获得若干个气化量指标-参数组变化曲线；
对气化量-参数组变化曲线进行分析，筛选出气化量指标不符合正态分布的异常正向波动区间；
基于气化量指标-参数组变化曲线，获取异常正向波动区间内的生物质热解气化反应的参数组，记为异常正向波动参数组；
对异常正向波动参数组进行分析，判断异常正向波动参数组是否具有可重复性，若是，则将该异常正向波动参数组记为待验证参数组，若否，则将该异常正向波动参数组记为偶然参数组；
对待验证参数组进行重复性验证，判断待验证参数组是否对生物质热解气化反应存在正向影响，若是，则将该待验证参数组记为正向影响参数组，若否，则不做响应；
基于所有正向影响参数组进行计算生物质热解气化反应的最佳参数组。
本方案通过在现有经验上的参数变化区间设定若干组不同实验参数组，并基于不同实验参数组下的气化量指标的变化进行综合分析，获取对于气化量指标存在正向影响的若干个参数组，通过对气化量指标存在正向影响的若干个参数组进行综合分析，计算出生物质热解气化反应的最佳参数组作为生物质热解气化的设置参数，可有效的对不同的生物质原料进行针对性的进行热解气化反应参数。
参照图2所示，通过实验调整生物质热解气化反应的反应设备的运行参数，并实时监测生物质气化反应每个气化量指标的变化，获得若干个气化量指标-参数组变化曲线具体包括：
基于历史生产经验，确定若干个对生物质热解气化反应存在影响的参数，记为影响参数，并确定每个影响参数的变化区间；
基于每个影响参数的变化区间，按照设定的梯度变化值，对每个参数生成若干个实验参数值；
将所有参数对应的若干个实验参数值进行交叉组合，获得若干个实验参数组；
分别按照实验参数组设定生物质热解气化反应的反应设备的运行参数，并记录生物质气化反应每个气化量指标的变化，将生物质气化反应每个气化量指标与实验参数组一一对应，建立气化量指标-参数组变化曲线。
通过在现有经验的生物质热解气化反应参数区间内，对不要原料的生物原料进行设定不同的实验参数组进行实验，可精准的获取在现有经验的生物质热解气化反应参数区间内，参数的变化对于气化量指标的影响
参照图3所示，所述对气化量-参数组变化曲线进行分析，筛选出气化量指标不符合正态分布的异常正向波动区间具体包括：
基于气化量-参数组变化曲线进行计算生物质热解气化反应过程中气化量指标的平均值和标准差；
基于格拉布斯准则构建异常值甄别公式；
基于异常值甄别公式，对实时直播数据进行甄别，获得气化量指标的异常值；
判断气化量波动的异常值是否大于气化量的平均值，若是，则将该气化量指标波动记为正向波动，若否，则将该气化量指标波动记为负向波动；
其中，所述异常值甄别公式为：
式中，xi为第i个气化量指标值，为气化量指标的平均值，s为气化量指标的标准差，bpn为异常值甄别临界值，异常值甄别临界值通过查格拉布斯表确定；
若满足异常值甄别公式，则xi为气化量指标的异常值，否则，xi为气化量指标的异常值中的正常值；
其中，bpn的确定方式为，根据初步验证值对应的待验证参数组的能源消耗，进行设定正向验证检定值α，正向验证检定值α取值范围为0.01-0.1，对于异常值甄别越严格，则正向验证检定值α越小，在一些实施例中，正向验证检定值α可取为0.05。
可以理解的是，若参数组变化对气化量指标的影响不大，则正常情况下，在生物质热解气化反应参数区间内设定的实验参数组下气化量指标的变化应处于正态分布下，因此，对于波动状态超过正态分布的数据，可认定为其属于气化量指标的异常值，其对应的实验参数组对气化量指标的影响，因此，本方案中采用格拉布斯准则进行识别气化量指标中的出现正向变化的异常值，进而为获取正向异常参数组，通过对正向异常参数组进行分析获得生物质气化反应的最优化参数组。
参照图4所示，所述对异常正向波动参数组进行分析，判断异常正向波动参数组是否具有可重复性具体包括：
获取生物质热解气化反应的反应设备的额定运行参数组区间；
判断异常正向波动参数组是否落入反应设备的额定运行参数组区间内，若是，则判定该异常正向波动参数组具有可重复性，若否，则判定该异常正向波动参数组不具有可重复性。
参照图5所示，所述对待验证参数组进行重复性验证，判断待验证参数组是否对生物质热解气化反应存在正向影响具体包括：
设置多组不同量的生物质气化反应原料，调整生物质热解气化反应的反应设备按照待验证参数组进行运行；
分别监测获得多组生物质气化反应原料在待验证参数组下的反应气化量指标，记为待验证气化量指标；
求取多组所述待验证气化量指标的平均值，记为待验证均值；
判断待验证均值是否大于气化量指标的平均值，若是，则将该待验证均值记为初步验证值，若否，则将该待验证均值记为非正向均值；
基于格拉布斯准则，判断初步验证值是否符合正向验证需求，若是，则判断该初步验证值对应的待验证参数组对生物质热解气化反应存在正向影响，若否，则将该待验证均值记为非正向均值。
参照图6所示，所述基于格拉布斯准则，判断初步验证值是否符合正向验证需求具体包括：
基于格拉布斯准则构建正向验证公式；
基于正向验证公式，判断初步验证值是否满足正向验证公式，若是，则初步验证值符合正向验证需求，若否，则初步验证值不符合正向验证需求；
其中，所述正向验证公式为：
式中，为初步验证值，/>为气化量指标的平均值，s为气化量指标的标准差，bpn1为正向验证临界值，正向验证临界值通过查格拉布斯表确定。
其中，bpn1的确定方式为，根据初步验证值对应的待验证参数组的能源消耗，进行设定正向验证检定值α1，正向验证检定值α1取值范围为0.01-0.1，初步验证值对应的待验证参数组的能源消耗越大，正向验证检定值α1越大，之后基于正向验证检定值α1，于查格拉布斯表中获取对应的正向验证临界值；
可以理解的是，生物质热解气化反应的反应设备按照不同的参数组进行运转的能源消耗不同，若待验证参数组的能源消耗过大，则需要其所带来的正向效益足够大才能抵消其造成的能源消耗增加，基于此，通过正向验证公式对初步验证值进行验证，只有通过正向验证的待验证参数组才会作为正向参数组进行最优参数组的计算，有效的保证了计算出的最佳参数组对于生物质热解气化反应的正向效益影响。
参照图7所示，所述基于所有正向影响参数组进行计算生物质热解气化反应的最佳参数组具体包括：
分别筛选出对每个气化量指标正向影响最大的正向影响参数组，记为初步最优正向影响参数组；
基于每个气化量指标的重要程度，对气化量指标对应的初步最优正向影响参数组附加重要权重值；
基于重要权重值和初步最优正向影响参数组，通过最优计算公式计算每个参数的最优值，将所有参数的最优值组合成最佳参数组；
所述最优计算公式具体为：
式中，P'k为第k个参数的最优值，m为初步最优正向影响参数组总数，σj为第j个初步最优正向影响参数组的重要权重值，Pjk为第j个初步最优正向影响参数组中第k个参数的参数值。
可以理解的是，可用来评判生物质气化反应的气化量指标包括，当量比、气体产率、气体热值和气化效率，在不同的生产加工需求下，对于各气化量指标的需求不同，基于此，本方案中通过筛选出对每个气化量指标正向影响最大的正向影响参数组，并基于气化量指标的重要程度，进行加权计算，获得与当前加工需求最适配的反应参数，进而有效的保证了生物质热解气化反应处于最优化的状态。
请参阅图8所述，基于与上述生物质气化反应气化量监控方法相同的发明构思，本方案还提出一种生物质气化反应气化量监控***，包括：
监测模块，所述监测模块用于实时监测生物质气化反应每个气化量指标的变化；
实验参数控制模块，实验参数控制模块与所述监测模块电性连接，所述实验参数控制模块用于调整生物质热解气化反应的反应设备的运行参数，并基于监测模块反馈的每个气化量指标的变化，获得若干个气化量指标-参数组变化曲线；
异常分析模块，异常分析模块与所述实验参数控制模块电性连接，所述异常分析模块用于对气化量-参数组变化曲线进行分析，筛选出气化量指标不符合正态分布的异常正向波动区间；
参数验证模块，参数验证模块与所述异常分析模块电性连接，所述参数验证模块用于对异常正向波动参数组进行分析，判断异常正向波动参数组是否具有可重复性和对待验证参数组进行重复性验证，判断待验证参数组是否对生物质热解气化反应存在正向影响；
最优参数确定模块，最优参数确定模块与所述参数验证模块电性连接，所述最优参数确定模块用于基于所有正向影响参数组进行计算生物质热解气化反应的最佳参数组。
所述参数验证模块包括：
重复性判断单元，所述重复性判断单元用于对异常正向波动参数组进行分析，判断异常正向波动参数组是否具有可重复性；
正向验证单元，所述正向验证单元用于对待验证参数组进行重复性验证，判断待验证参数组是否对生物质热解气化反应存在正向影响。
上述生物质气化反应气化量监控***的工作过程为：
步骤一：实验参数控制模块基于历史生产经验，确定若干个对生物质热解气化反应存在影响的参数，记为影响参数，并确定每个影响参数的变化区间；基于每个影响参数的变化区间，按照设定的梯度变化值，对每个参数生成若干个实验参数值；将所有参数对应的若干个实验参数值进行交叉组合，获得若干个实验参数组；
步骤二：实验参数控制模块按照实验参数组输出控制信号至生物质热解气化反应的反应设备，监测模块实时监测生物质气化反应每个气化量指标的变化，并将监测的数据反馈至实验参数控制模块，实验参数控制模块基于监测模块反馈的每个气化量指标的变化，获得若干个气化量指标-参数组变化曲线；
步骤三：异常分析模块对气化量-参数组变化曲线进行分析，筛选出气化量指标不符合正态分布的异常正向波动区间，并基于气化量指标-参数组变化曲线，获取异常正向波动区间内的生物质热解气化反应的参数组，记为异常正向波动参数组；
步骤四：重复性判断单元对异常正向波动参数组进行分析，判断异常正向波动参数组是否具有可重复性，若是，则将该异常正向波动参数组记为待验证参数组，若否，则将该异常正向波动参数组记为偶然参数组；
步骤五：正向验证单元对待验证参数组进行重复性验证，判断待验证参数组是否对生物质热解气化反应存在正向影响，若是，则将该待验证参数组记为正向影响参数组，若否，则不做响应；
步骤六：最优参数确定模块基于所有正向影响参数组进行计算生物质热解气化反应的最佳参数组。
再进一步的，本发明还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读程序，计算机可读程序被调用时执行如上述的生物质气化反应气化量监控方法；
可以理解的是，计算机可读存储介质可以是磁性介质，例如，软盘、硬盘、磁带；光介质例如，DVD；或者半导体介质例如固态硬盘SolidStateDisk，SSD等。
综上所述，本发明的优点在于：基于生物质气化反应气化量监控数据对不同的生物质原料进行针对性的进行热解气化反应参数，可有效的提高生物质热解气化效率，保证资源的转化率。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。
Claims (5)
1.一种生物质气化反应气化量监控方法，其特征在于，包括：
通过实验调整生物质热解气化反应的反应设备的运行参数，并实时监测生物质气化反应每个气化量指标的变化，获得若干个气化量指标-参数组变化曲线；
对气化量-参数组变化曲线进行分析，筛选出气化量指标不符合正态分布的异常正向波动区间；
基于气化量指标-参数组变化曲线，获取异常正向波动区间内的生物质热解气化反应的参数组，记为异常正向波动参数组；
对异常正向波动参数组进行分析，判断异常正向波动参数组是否具有可重复性，若是，则将该异常正向波动参数组记为待验证参数组，若否，则将该异常正向波动参数组记为偶然参数组；
对待验证参数组进行重复性验证，判断待验证参数组是否对生物质热解气化反应存在正向影响，若是，则将该待验证参数组记为正向影响参数组，若否，则不做响应；
基于所有正向影响参数组进行计算生物质热解气化反应的最佳参数组；
所述对气化量-参数组变化曲线进行分析，筛选出气化量指标不符合正态分布的异常正向波动区间具体包括：
基于气化量-参数组变化曲线进行计算生物质热解气化反应过程中气化量指标的平均值和标准差；
基于格拉布斯准则构建异常值甄别公式；
基于异常值甄别公式，对实时直播数据进行甄别，获得气化量指标的异常值；
判断气化量波动的异常值是否大于气化量的平均值，若是，则将该气化量指标波动记为正向波动，若否，则将该气化量指标波动记为负向波动；
其中，所述异常值甄别公式为：
式中，xi为第i个气化量指标值，为气化量指标的平均值，s为气化量指标的标准差，bpn为异常值甄别临界值，异常值甄别临界值通过查格拉布斯表确定；
若满足异常值甄别公式，则xi为气化量指标的异常值，否则，xi为气化量指标的异常值中的正常值；
所述对异常正向波动参数组进行分析，判断异常正向波动参数组是否具有可重复性具体包括：
获取生物质热解气化反应的反应设备的额定运行参数组区间；
判断异常正向波动参数组是否落入反应设备的额定运行参数组区间内，若是，则判定该异常正向波动参数组具有可重复性，若否，则判定该异常正向波动参数组不具有可重复性；
所述对待验证参数组进行重复性验证，判断待验证参数组是否对生物质热解气化反应存在正向影响具体包括：
设置多组不同量的生物质气化反应原料，调整生物质热解气化反应的反应设备按照待验证参数组进行运行；
分别监测获得多组生物质气化反应原料在待验证参数组下的反应气化量指标，记为待验证气化量指标；
求取多组所述待验证气化量指标的平均值，记为待验证均值；
判断待验证均值是否大于气化量指标的平均值，若是，则将该待验证均值记为初步验证值，若否，则将该待验证均值记为非正向均值；
基于格拉布斯准则，判断初步验证值是否符合正向验证需求，若是，则判断该初步验证值对应的待验证参数组对生物质热解气化反应存在正向影响，若否，则将该待验证均值记为非正向均值；
所述基于格拉布斯准则，判断初步验证值是否符合正向验证需求具体包括：
基于格拉布斯准则构建正向验证公式；
基于正向验证公式，判断初步验证值是否满足正向验证公式，若是，则初步验证值符合正向验证需求，若否，则初步验证值不符合正向验证需求；
其中，所述正向验证公式为：
式中，为初步验证值，/>为气化量指标的平均值，s为气化量指标的标准差，bpn1为正向验证临界值，正向验证临界值通过查格拉布斯表确定；
所述基于所有正向影响参数组进行计算生物质热解气化反应的最佳参数组具体包括：
分别筛选出对每个气化量指标正向影响最大的正向影响参数组，记为初步最优正向影响参数组；
基于每个气化量指标的重要程度，对气化量指标对应的初步最优正向影响参数组附加重要权重值；
基于重要权重值和初步最优正向影响参数组，通过最优计算公式计算每个参数的最优值，将所有参数的最优值组合成最佳参数组；
所述最优计算公式具体为：
式中，P'k为第k个参数的最优值，m为初步最优正向影响参数组总数，σj为第j个初步最优正向影响参数组的重要权重值，Pjk为第j个初步最优正向影响参数组中第k个参数的参数值。
2.根据权利要求1所述的一种生物质气化反应气化量监控方法，其特征在于，所述通过实验调整生物质热解气化反应的反应设备的运行参数，并实时监测生物质气化反应每个气化量指标的变化，获得若干个气化量指标-参数组变化曲线具体包括：
基于历史生产经验，确定若干个对生物质热解气化反应存在影响的参数，记为影响参数，并确定每个影响参数的变化区间；
基于每个影响参数的变化区间，按照设定的梯度变化值，对每个参数生成若干个实验参数值；
将所有参数对应的若干个实验参数值进行交叉组合，获得若干个实验参数组；
分别按照实验参数组设定生物质热解气化反应的反应设备的运行参数，并记录生物质气化反应每个气化量指标的变化，将生物质气化反应每个气化量指标与实验参数组一一对应，建立气化量指标-参数组变化曲线。
3.一种生物质气化反应气化量监控***，用于实现如权利要求1-2任一项所述的生物质气化反应气化量监控方法，其特征在于，包括：
监测模块，所述监测模块用于实时监测生物质气化反应每个气化量指标的变化；
实验参数控制模块，实验参数控制模块与所述监测模块电性连接，所述实验参数控制模块用于调整生物质热解气化反应的反应设备的运行参数，并基于监测模块反馈的每个气化量指标的变化，获得若干个气化量指标-参数组变化曲线；
异常分析模块，异常分析模块与所述实验参数控制模块电性连接，所述异常分析模块用于对气化量-参数组变化曲线进行分析，筛选出气化量指标不符合正态分布的异常正向波动区间；
参数验证模块，参数验证模块与所述异常分析模块电性连接，所述参数验证模块用于对异常正向波动参数组进行分析，判断异常正向波动参数组是否具有可重复性和对待验证参数组进行重复性验证，判断待验证参数组是否对生物质热解气化反应存在正向影响；
最优参数确定模块，最优参数确定模块与所述参数验证模块电性连接，所述最优参数确定模块用于基于所有正向影响参数组进行计算生物质热解气化反应的最佳参数组。
4.根据权利要求3所述的一种生物质气化反应气化量监控***，其特征在于，所述参数验证模块包括：
重复性判断单元，所述重复性判断单元用于对异常正向波动参数组进行分析，判断异常正向波动参数组是否具有可重复性；
正向验证单元，所述正向验证单元用于对待验证参数组进行重复性验证，判断待验证参数组是否对生物质热解气化反应存在正向影响。
5.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读程序，其特征在于，所述计算机可读程序被调用时执行如权利要求1-2任一项所述的生物质气化反应气化量监控方法。
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