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文档简介

氧化沟系统出水COD预报的神经网络模型

摘要:以漯河市污水净化中心的Carrousel氧化沟(以下简称氧化沟)系统为考察对象,针对该系统进水水质复杂,控制滞后的难点,引入人工神经网络的理论和方法,对其模拟分析,建立了基于BP网络的氧化沟系统出水COD预报模型。模型性能检验和灵敏度检验表明,建成的模型准确度高,适应性强,可直接用于该系统出水COD预报,这为氧化沟工艺在线控制提供了一条简便的途径。

关键字:人工神经网络氧化沟系统出水CODTheANNModelPredictingEffluentCODofCarrouselOxidationDitchSystem.teminLuoheCenterofWastewaterTreatmentisdifficulttocontrolon-linebecausetheinfluentcharacteristicsarecomplexandvarysignificantly.Toresolvetheproblem,advancedartificialneuralnetwork(ANN)wasemployedtosimulatethecorrelationbetweenwaterparametersofoxidationditchsystemandaBPNNmodelpredictingeffluentCODwasbuiltup.Sentivityandperformancetestsshowedthatthemodelcanadapttodifferentsituationsandhasgoodabilitytogeneralize.ItcanbedirectlyusedtopredicteffluentCODconcentration,whichisveryhelpfultooxidationditchsystemcontrolon-line.Keywords:

ANN;oxidationditchsystem;effluentCOD漯河市污水净化中心于2000年7月正式投产,采用的是典型的极具代表性的Carrousel氧化沟工艺,污水来源主要是屠宰废水、食品加工废水、化工废水和生活污水,其主要技术指标:一期工程:2000年7.7万吨/日(生活污水2万吨/日,工业污水5.7万吨/日),设计流量8万吨/日,设计的进水负荷:COD≤500mg/l,BOD5≤200mg/l,SS≤200mg/l,设计出水指标:COD≤120mg/l,BOD5≤30mg/l,SS≤30mg/l,实际出水水质状况(建模(用人工神经网络建立的氧化沟出水COD预报的模型的简称)数学数据范围,其它不完整记录中有超出以下范围的记录):SS:10~170mg/l,COD:16~77mg/l,TN:2.9~56mg/l,TP:0.03~0.91mg/l;二期工程2010年11.8万吨/日(生活污水2.6万吨/日,工业污水9.2万吨/日)。由于进水中工业污水成分达到约74%,实际运行水质波动极大,对系统构成强烈冲击,进水COD最高记录超过600mg/l,进水SS经常维持在115~600mg/l,不同工作日进水水质强烈起伏,使工艺在线控制比较棘手,出水达标排放难以保证。对氧化沟这一复杂的活性污泥系统,由于影响工艺过程的因素反应的复杂性和高度非线性,常规的模型适应能力有限,而以机理分析为基础的动力学模型要求信息完备,参数齐全,实际生产中不便于推广。人工神经网络(ANN)以其连续时间的动力学行为、良好的非线性品质、大规模并行分布处理、高度稳健性和学习联想能力等特点,被广泛应用于模式识别、信号处理、系统控制中。并且ANN可以不完备信息建模,不需要被辨识对象阶次结构等先验知识,建模方法简单[1-3]。本研究针对该净化中心氧化沟系统进水水质复杂、起伏大,控制滞后的难点,通过使用BP模型,直接以正常运行时的生产数据为学习样本建模,预报出水COD,详细探讨了模型设计、训练及检验等环节,建成的模型准确度较高,适应性强,可作为一种定性与定量相结合的有效工具,直接用于该系统出水COD预报。泪1皂狮模应型狡原敞理杨及群设制计村1灿.改1豆

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