近年来,我国不锈钢产量稳步提高,在不锈钢生产过程中产生了大量的固体废弃物和酸洗废水经石灰预处理后产生的酸洗污泥。其中,酸洗污泥含有多种重金属等有毒物质。如何降低这些废弃物对环境的污染,或者富集、提炼其中的重金属元素以重新利用,这成为不锈钢企业思考的主要问题。由于酸洗污泥的粒度小,与水充分结合,机械化脱水仅能达到50%左右。如果采用火法对酸洗污泥进行重金属回收利用,就需要使污泥脱水后达到入炉的标准,这就使如何经济、有效地将酸洗污泥进行深度脱水这一问题显得尤为关键。由于微波具有选择性加热、升温速度快、加热效率高、易于自动控制等优点,故本文选择微波对酸洗污泥进行干燥,选用单因子变量法和正交分析法对实验结果进行分析,并对干燥过程进行动力学分析,最后采用改进的BP神经网络、RBF神经网络和根据两种神经网络建立的组合模型对实验结果进行预测。其主要结果如下:(1)采用单因素分析法,分析了各因素对脱水率、干基含水率和能量利用率的影响。分析脱水率的结果表明:微波功率、污泥加载量、干燥时间对脱水率的影响较大,污泥厚度和污泥粒度对脱水率的影响较小,其干燥过程基本满足微波干燥的加速干燥、匀速干燥和减速干燥三个过程。分析干基含水率的结果表明:微波功率、污泥加载量、干燥时间对干基含水率的影响较大,污泥厚度和污泥粒度对干基含水率的影响较小。分析能量利用率的结果表明:功率越大,能量利用率越高;污泥加载量越大,能量利用率越高;污泥厚度越小,能量利用率越高。(2)采用正交定性分析和正交定量分析分别对脱水率和能量利用率进行了分析。影响微波干燥酸洗污泥脱水率的主次顺序为:微波功率、干燥时间、污泥加载量、污泥厚度。微波功率、干燥时间、污泥加载量为高度显著因素,污泥厚度为不影响因素。得出脱水率的拟合式为 η脱=-33.09+0.0436P+7.13T+0.229M+0.022PT-0.0004PM-0.0626TM,其F值为1202.4,属于显著。影响微波干燥酸洗污泥能量利用率的主次顺序为:干燥时间、污泥厚度、微波功率、污泥加载量。干燥时间为高度显著影响因素,微波功率和污泥厚度为显著影响因素,污泥加载量为有影响因素。能量利用率的拟合式为,η脱=-1.44+0.0278P+9.4T-0.0067PT 其 F 值为 1361.5,拟合式为显著。(3)动力学分析表明:采用Page模型拟合时,其平均相关系数在0.99以上,采用Henderson&Pabis模型拟合时,其平均相关系数在0.76左右。因此本文采用Page模型对微波干燥酸洗污泥的过程进行拟合。其拟合结果表明,在不同功率和不同质量的条件下,得到的n和k值不恒定。并通过Arrhenius方程求得其指前因子A0为2.62×10-4,酸洗污泥干燥的活化能为29.02W/g。(4)采用改进的BP神经网络对脱水率的预测结果表明,平均误差为0.851;对干基含水率的预测中,平均误差为0.655。采用RBF神经网络对脱水率的预测中,平均误差为1.171;对干基含水率的预测中,平均误差为0.91。通过两种神经网络建立的组合预测模型,对脱水率的预测中,平均误差为0.76;对干基含水率的预测中,平均误差为0.585。对比三种模型可知,改进的BP神经网络比RBF神经网络对微波干燥酸洗污泥结果预测更优,组合模型比两种神经网络的预测结果更优。