| 基于BP神经网络的间硝基苯磺酸钠CWPO降解条件优化 |
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| 引用本文： | 胡艳,郑爽,董国华,李鱼.基于BP神经网络的间硝基苯磺酸钠CWPO降解条件优化[J].安全与环境学报,2010,10(3):49-52. |
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| 作者姓名： | 胡艳 郑爽 董国华 李鱼 |
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| 作者单位： | 华北电力大学能源与环境研究中心,北京,102206;吉林大学环境与资源学院,长春,130012;齐齐哈尔大学化学与化学工程学院,黑龙江齐齐哈尔,161006;华北电力大学能源与环境研究中心,北京,102206;吉林大学环境与资源学院,长春,130012 |
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| 摘 要： | 为了对电镀废水中的间硝基苯磺酸钠催化湿式过氧化氢氧化(CWPO)降解条件进行模拟及优化,建立了间硝基苯磺酸钠CWPO降解过程BP神经网络模型.经验证,模型预测值与试验值的平均相对偏差为0.81%,相关系数r和Nash-Suttcliffe模拟效率系数NSC分别为0.992 5和0.983 9.相对灵敏度分析表明,影响间硝基苯磺酸钠去除率(以TOC表示)的顺序从大到小为: 反应温度、间硝基苯磺酸钠质量浓度、pH值、H2O2用量、反应时间、初始氧分压、催化剂用量.结合遗传算法以TOC去除率最高作为优化目标,分别对降解条件进行优化.经对比,带成本约束的优化降解结果(99.36%)比试验中的TOC去除率平均值(85.51%)提高了10%以上,同时,优化后的降解成本(2.03元)相比无成本约束条件下的降解成本(2.38元)降低了近15%(0.35元).
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| 关 键 词： | 环境工程学 间硝基苯磺酸钠 催化湿式过氧化氢氧化法 BP神经网络 数学模拟与优化 |
Optimization of CWPO degradation conditions of meta-nitro benzene sulfonic acid sodium salt based on BP artificial neural network |
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| HU Yan,ZHENG Shuang,DONG Guo-hua,LI Yu.Optimization of CWPO degradation conditions of meta-nitro benzene sulfonic acid sodium salt based on BP artificial neural network[J].Journal of Safety and Environment,2010,10(3):49-52. |
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| Authors: | HU Yan ZHENG Shuang DONG Guo-hua LI Yu |
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