【摘 要】
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利用水生蠕虫的捕食作用可以有效地实现污泥减量.为了研究环境条件波动对蠕虫捕食污泥减量效率的影响,应用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和人工神经网络(ANN)模型分别预测蠕
【机 构】
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哈尔滨工业大学城市水资源与水环境国家重点实验室; 哈尔滨工业大学市政环境工程学院; 辽宁大学环境学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.50821002);国家创新研究群体项目~~
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利用水生蠕虫的捕食作用可以有效地实现污泥减量.为了研究环境条件波动对蠕虫捕食污泥减量效率的影响,应用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和人工神经网络(ANN)模型分别预测蠕虫反应器的污泥减量速率.结果表明,溶解氧浓度(DO)、温度(T)、蠕虫密度和污泥负荷是蠕虫捕食过程的主要影响因素,通过性能比较得出ANFIS模型预测值与实验测定值间具有更好的一致性,其相关系数(r)为0.82,绝对平均误差百分比(MAPE)为71.5%,均方根误差(RMSE)为16.7.根据ANFIS模型的预测结果,得出蠕虫反应器的最适运行条件为:DO1.8～3.1mg·L-1,温度18.4～21.7℃,蠕虫密度低于1.7g·cm-2(以湿重计),污泥负荷563～734mg·g-1(以TSS计),在此操作条件下获得的污泥减量速率均高于100mg·g-·1d-1.
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