基于神经网络的生化池能耗预测模型研究

我国城市污水处理的能耗处于较高水平,直接能耗中电耗占60%~90%。为了合理利用电能,以A/O工艺为基础,选取BP神经网络建立能耗预测模型,由入水信息对溶解氧进行预测,为污水处理过程中曝气量的及时调度、有效利用能量提供可靠的决策依据。     

灰色关联分析的季节性污水处理能耗评价研究

辽宁某污水处理厂采用A/O工艺处理生活污水,工艺运行中能源消耗较大,节能降耗是企业降低污水处理成本的重要环节。通过对该厂监测数据研究发现污水处理能源消耗与季节性因素关系密切。为制定合理的节能工艺运行策略,需要对该厂污水处理能耗状况进行季节性评价研究。文中在综合考虑污水处理能耗与环境因素、工艺运行参数和污水处理效果关系的基础上,选取与污水处理过程密切相关的16个季节性指标,利用各指标四季监测数据波动范围将其划分为3个等级标准,并运用灰色关联分析方法进行四季综合能耗等级评价分析。分析结果表明,目前污水处理厂的工艺运行设置状态更适合于夏季运行,春季和秋季运行状况较为合理,而冬季运行能源浪费较大,应调整运行参数设置,在尾水达标的前提下实现降低能耗的目标。