随着社会经济的发展,城市洗车行业逐渐兴起,洗车废水产生的污染也越发严重,对洗车废水进行回收利用势在必行。本试验采用聚合氯化铝作为混凝剂,通过高锰酸钾强化混凝效果处理洗车废水,从而使COD(化学需氧量)、LAS(阴离子洗涤剂)、浊度等有较好的去除。并通过正交试验考察影响混凝效果的各种因素,结果表明:去除COD的较适宜条件为反应温度20℃、pH值为7、PAC投加量31ml、快速搅拌速度300r/min、时间60s、中速搅拌速度120r/min、时间5min、慢速搅拌速度80r/min、时间10min、静沉时间20min;去除LAS的较适宜条件为温度15℃、pH为4、PAC投加量31ml、快速搅拌速度300r/min、时间60s、中速搅拌速度120r/min、时间8min、慢速搅拌速度80r/min、时间5min、静沉时间为10min。COD的去除率最高可达到91.32%,LAS的去除率最高可达到61.25%,浊度的去除率均可达到99%。可以达到处理的要求,该工艺是可行的。本文运用人工神经网络理论,针对洗车废水处理模拟预测的特点,提出基于反应温度T、pH值、快速搅拌速度v和快速搅拌时间t,4个参数的洗车废水处理模拟预测BP神经网络模型。以MATLAB为计算平台,用神经网络工具箱对网络模型进行训练,通过对BP模型预测结果与实测值比较表明:训练稳定后的BP网络模型对洗车废水处理效果的预测推断具有良好的精度,COD和LAS的BP网络模拟结果与实测值相对误差最大值分别为7.0%和5.3%,均不超过10%,误差在可接受的范围内,模型较令人满意。