【摘 要】
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以匹配后续主体脱氮工艺为目的,采用UASB工艺进行高浓度养殖废水前期厌氧预处理.在前期试验及动力学分析基础上,利用带动量的自适应学习速率梯度下降算法,建立BPNN模型,预测
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以匹配后续主体脱氮工艺为目的,采用UASB工艺进行高浓度养殖废水前期厌氧预处理.在前期试验及动力学分析基础上,利用带动量的自适应学习速率梯度下降算法,建立BPNN模型,预测系统温度、系统有机负荷、进水pH值、碱度、进水氨氮浓度、COD、SS 7个生态因子对UASB厌氧过程的影响.采用分割连接权值(PCW)和偏导数(PaD)两种方法定量化分析网络各层神经元的连接权值,从而明确了既定进水条件下,匹配后续脱氮工艺的UASB厌氧过程的主导因子依次为温度、碱度及系统有机负荷.最后采用遗传算法对已建立的BPNN模型寻优,确定了系统最优运行参数.结果表明,UASB系统最优运行参数为:系统反应温度55 ℃,进水pH值8.2,进水碱度值2 649 mg/L,有机负荷1.8 kgCOD/(m3·d),进水COD 7 000 mg/L,进水氨氮质量浓度844.3 mg/L,SS为2 983.9 mg/L.这表明高温、高COD进水、高pH值及高碱度、高SS进水、低有机负荷、低氨氮进水质量浓度有利于提高系统有机物去除率.
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