基于物联网与强化自适应神经模糊推理系统的挥发性有机化合物处理设施滤材管理研究

针对小型工业场所 VOCs 减排设施管理难题，研究人员开发基于 IoT 的多传感器系统，结合 RANFIS 与决策树模型，实现活性炭滤材更换预测。结果显示 RANFIS 精度显著提升，该系统为 VOCs 管理提供经济高效方案。

　　工业生产中，挥发性有机化合物（VOCs）排放不仅是环境污染的 “元凶”，其与 NO_x反应生成的臭氧和致癌烟雾更对人类健康构成严重威胁。然而，中小型工业场所因成本和技术限制，普遍面临 VOCs 减排设施管理难题。传统的火焰离子化检测仪（FID）价格高昂，无法实现实时监测，而活性炭滤材更换周期多依赖经验设定，易导致滤材未饱和更换造成浪费或饱和后未及时更换引发污染。在此背景下，韩国光云大学（Kwangwoon University）与韩国能源研究院（Korea Institute of Energy Research）的研究团队展开研究，相关成果发表于《Scientific Reports》。

研究团队开发了一种基于物联网（IoT）的低成本多传感器监测系统，旨在实现 VOCs 排放实时监控与活性炭滤材更换周期的精准预测。研究中采用的关键技术包括：在吸附塔出口部署由金属氧化物半导体（MOS）传感器（如 MQ135、MQ138）和光离子化检测器（PID）传感器（PID-A15）组成的 8 组传感器模块，通过控制器局域网络（CAN）通信将数据传输至本地服务器；构建强化自适应神经模糊推理系统（RANFIS），集成动态异常值检测与校正机制以提升 VOCs 浓度预测精度；利用决策树（DT）模型基于 RANFIS 输出结果估算滤材穿透点，确定最佳更换时间。

多传感器系统部署与数据采集

研究在某汽车涂装车间的吸附塔排气口安装 8 个传感器模块，覆盖不同位置以提高空间测量分辨率。通过加热板蒸发油漆稀释剂（AB380S）模拟实际 VOCs 排放场景，使用 FID 设备（phx42 2）作为参考仪器同步测量。实验在温度 24℃~34℃、相对湿度 27%~72% 条件下进行，累计获取两组分别包含 43,793 和 25,836 条数据的数据集，用于模型训练与评估。

RANFIS 模型优化与性能验证

传统自适应神经模糊推理系统（ANFIS）在处理动态环境数据时易受噪声干扰，而 RANFIS 通过新增两层预处理机制提升鲁棒性：第一层基于统计指标（均值、标准差）检测异常值并替换为邻近正常值，第二层通过梯度分析识别梯度异常值（GAO），结合质量评分（QS）动态排除不可靠传感器数据。实验表明，RANFIS 在预测 VOCs 浓度时表现显著优于深度神经网络（DNN）和传统 ANFIS 模型。以 PID-A15 传感器数据为例，RANFIS 的均方根误差（RMSE）仅为 8.918，较 ANFIS 降低 82.4%，平均绝对百分比误差（MAPE）降至 9.147%，证明其在噪声抑制和精度提升方面的有效性。

决策树模型预测滤材更换周期

基于 RANFIS 预测的 VOCs 浓度数据，研究团队构建决策树模型以判断活性炭滤材是否需要更换。以吸附塔进出口浓度比定义减排效率 η（η=1-C_out/C_in），当出口浓度达到进口浓度的 10% 时（即 η=90%）视为穿透点。通过设定不同减排效率阈值（80%~30%），决策树模型在 η≥60% 时预测准确率超过 80%，其中 η=80% 时 PID-A15 传感器数据的预测准确率最高。该结果表明，结合 RANFIS 与决策树的集成方案可在保证较高减排效率的同时，实现滤材更换周期的可靠预测。

研究结论与意义

本研究开发的 IoT 多传感器监测系统与智能预测模型为中小型工业场所的 VOCs 管理提供了经济高效的解决方案。通过低成本传感器阵列与先进算法的结合，系统实现了传统昂贵设备（如 FID）的功能替代，显著降低监测成本的同时，将滤材更换周期预测准确率提升至 80% 以上，有效避免了过度更换造成的资源浪费和延迟更换引发的环境污染问题。尽管研究存在环境特异性、传感器漂移等局限性，但为后续开发具有普适性的工业废气处理智能管理系统奠定了基础。未来研究可进一步优化传感器部署策略、开发动态校准算法，推动该技术在更多工业场景中的应用。