【摘 要】
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在低溶解氧(DO)状态下,以城市生活污水为研究对象,将神经网络预测的方法应用到污水处理过程中,建立了基于神经网络的氨氧化过程预测控制模型,预测并控制污水处理氨氧化过程.
【机 构】
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北京工业大学北京市水质科学与水环境恢复工程重点实验室,中国人民大学环境学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51508561);北京市委组织部青年拔尖团队;北京市优秀人才培养资助计划
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在低溶解氧(DO)状态下,以城市生活污水为研究对象,将神经网络预测的方法应用到污水处理过程中,建立了基于神经网络的氨氧化过程预测控制模型,预测并控制污水处理氨氧化过程.该模型分为两部分,一是根据在线pH值变化预测氨氧化结束时间,其相关系数R值为0.9985;二是根据在线pH值实时预测氨氮浓度,R值为0.9083.试验结果表明该模型预测精度高、可控性好,具有较好的适应性和稳定性,对实现并稳定短程硝化以及促进主流工艺(厌氧氨氧化)有重要的指导和借鉴意义.
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