【摘 要】
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近年来,活性炭吸附技术逐渐成为深度处理的主流技术,但粉末活性炭投加系统仍处于人工控制阶段,现场需要技术人员依靠经验确定活性炭投加量,易造成出水水质不稳定、活性炭药耗
【机 构】
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浙江大学环境与资源学院,华东勘测设计研究院有限公司
【基金项目】
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环保部水体污染控制与治理科技重大专项(2017ZX07206)
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近年来,活性炭吸附技术逐渐成为深度处理的主流技术,但粉末活性炭投加系统仍处于人工控制阶段,现场需要技术人员依靠经验确定活性炭投加量,易造成出水水质不稳定、活性炭药耗大等问题.以浙江省嘉善县某城镇污水处理厂的深度处理工艺为研究背景,以粉末活性炭投加系统为研究对象,针对活性炭投加控制系统滞后、非线性、复杂等问题,建立了BP神经网络前馈预测-PID反馈控制的自动投加控制系统.实践证明,该系统具有较强的自适应能力和较高的控制精度,出水COD达标率较人工控制提高了8.88%,活性炭日均消耗量削减了16.61%,取得了较好的经济效益.
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