为贯彻落实关于申报《中国高新技术产品指导目录(2009)》的通知(沈科发(2009)22号),并按沈阳市政府的有关认真完成“‘十一五’科技发展规划”的要求,紧密围绕“污染减排、创建生态市和环境样板城”等重点工作及“十二五”期间急需解决的环境问题,本文研究秸秆气化燃烧产生焦油废水处理及检测的方法研究。秸秆气化技术是将农林废弃物在缺氧或厌氧条件下,经过热化学反应生成CH4、CO、H2等可燃气体的技术。自秸秆气化站在我市涉农地区建设以来,解决了农村地区秸秆乱堆乱放、随意燃烧等造成的水体和大气污染问题,同时也提高了生物质能源的使用效率。但是伴随秸秆气化站运行时间的增加,在使用过程中,存在两大主要问题：一是循环喷淋液如何处置的问题已经成为制约该项技术发展的瓶颈；二是秸秆气化过程产生的焦油和化学需氧量(COD, Chemical Oxygen Demand)等污染物需要离线人工检测,难以及时检测异常的污染物含量并对工艺参数进行优化。本文即针对这两个方面的问题进行研究。本文的研究工作主要包括以下三个方面的内容：(1)废水处理实验设计。对于废水处理而言,为使秸秆气化炉稳定运行需放宽对过滤前水质质量的要求,而且出于成本考虑需要就地取材。因此,需要综合考虑上述因素确定过滤级数、过滤时间以及滤料种类,并基于上述结果设计废水处理装置,同时确定对进水水质的要求。(2)废水水质分析及软测量模型建立。针对废水处理实验对进水水质的要求,需要对秸秆气化产生的焦油、COD含量进行监测及控制,即需要研究水质指标的软测量问题。由于闭环控制、物料平衡等原因,各气化炉内各段温度、各水质指标间存在相关关系(即共线性),采用传统的回归模型拟合函数关系会引起较大的估计误差,增大了建立出水水质软测量模型的难度,需要研究输入、输出具有共线性、且存在非线性关系情况下的秸秆气化废水水质软测量模型。本文中,比较了采用普通最小二乘(OLS, Ordinary Least Square)、主元回归(PCR, Principal Component Analysis)、偏最小二乘(PLS, Partial Least Square)、神经网络偏最小二乘(NNPLS, Neural Networks Partial Least Squares)的软测量结果,得到了采用NNPLS方法可以获得更精确估计结果的结论。(3)基于PLS模型相似度的工艺指标设定。考虑到秸秆气化过程不同来源的原料的秸秆种类、大小、湿度不同,需要针对不同原料给出优化的工艺设定值。针对这一问题,初步提出了结合所建立的描述各段温度与水质指标关系的PLS模型的相似度在案例推理的框架内来对温度、进风量等工艺指标进行设定的方法。