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模糊神经网络在臭氧生物活性炭系统中的应用

文件大小:0.27MB 格式:pdf 发布时间:2009-08-13 浏览次数:
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【中文关键词】 神经网络  模糊  臭氧生物活性炭系统  温度  通水倍数  最优臭氧投加量  CODMn  
【摘要】 臭氧生物活性炭系统具有非线性和非精确性的特征, 为了精确拟合该系统各影响因素之间的内在规律, 本文建立了基于 BP 算法的模糊神经网络定量分析模型。运用该模型, 在给定工艺参数条件下精确预测了臭氧生物活性炭出水 CODMn, 拟合优度达到 0.95106, 实现了系统的有效预测、 增强其可控性; 并分析了臭氧投加量与 CODMn 去除率之间的数量关系, 有创见地提出了不同温度条件下的最优臭氧投加量, 研究结果表明: 该系统中, 在保证最低去除率为 40%的前提下, 温度低于 10℃、介于 10~23℃以及高于 23℃时, 臭氧投加量宜分别采用 1 、 2.5~3 、 0.5~1mg/L, 从而使臭氧投加量动态化, 有效降低生产的运行成本。
【部分正文预览】

在臭氧生物活性炭系统的研究中,准确地把握臭氧投加量、 温度、 通水倍数和 CODMn 去除率之间的影响关系尤为重要。臭氧生物活性炭领域现有的研究更多地是对处理过程中的各种因素进行定性分析,作为定量描述的数学模型的应用和研究迄今几近空白。传统的数学建模方法无法完善解释出臭氧氧化过程中进水水质、 臭氧投加量等因素之间的关系, 在实际应用中存在一定的局限性。这是由于臭氧生物活性炭系统的两项特性: (1) 因素之间的互动影响呈现出变动比例参差不一、 变动方向时变性强的关系, 也就是说各因素之间是复杂的非线性关系。(2)样本测定的人为误差、工艺过程的控制误差以及随机的非系统影响等都难以避免,从而使得各因素之间的影响关系具有明显的不确定性。

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