机器学习方法在污水处理系统中的应用

由于污水处理系统一般较为复杂且受外界因素影响较多,对其进行精准调控一直是环境领域的难题之一。传统方法无法满足日益复杂的工程项目需求。近年来发展起来的机器学习方法为此类问题提供了一系列有效的解决方案。介绍了人工神经网络、支持向量机、随机森林等机器学习方法的特点,并从水质预测预警、污水处理系统故障诊断和智能控制3个方面阐述了机器学习方法在污水处理领域的应用,分析了机器学习方法相较于传统方法的优势及其应用于污水处理系统中存在的问题,展望了机器学习方法未来在污水处理领域应用的前景和趋势。     

浅谈污水处理过程的节能优化控制

污水处理是一个繁复、浩大的工程,处理过程具有动态多变的特点。在环境问题日益严峻、水资源匮乏的形势下,污水处理工作具有更为重要的意义,同时,污水处理过程的节能工艺也受到了更多的关注和重视。为提高污水处理的效率,并实现节能减排的目标,应当在各个环节中做好节能优化控制。本文从污水处理过程的策略出发,提出了对污水处理过程进行节能优化控制的建议和方法。     

污水处理智能控制与优化控制方法及应用

论述目前污水处理中的智能控制与优化控制方法的研究与应用现状,对模糊控制技术、神经网络软测量与控制、优化控制等方法进行了分析,指出在污水生物处理中引入智能控制是一种提高处理效率、降低运行成本的有效方法.污水处理最优控制能使系统运行稳定可靠,出水水质达到预定标准,而且使出水水质满足要求不增加处理成本.     

污水处理中节能环保技术的应用探讨

随着城市化建设的逐步推进,城市环境等问题愈来愈恶劣。污水处理是城市建设的重要环节,若污水排放问题得不到及时处理,不仅严重污染水体,而且影响人们的生命安全。本文从低碳、环保、节能等角度出发,对我国污水处理现状进行总结,并与工作实践相结合,针对污水处理中节能环保技术的应用进行分析,旨在降低污水排放,保障城市的工作与人们生活质量。     

微生物污水处理技术的应用探讨

长期以来,对污水处理一直是人们不断研究的课题,尤其是随着国家可持续战略的提出,人们更加重视对污水处理技术的研究。于是微生物污水处理技术因其成本低、出水水质好、效果稳定、环境友好而得到了人们的关注,并得到了长足的发展,同时作为一类独立的工艺方法在污水处理领域占有极为重要的地位。本文以固定化微生物污水处理技术为例,研究了其在污水处理的应用,论证了微生物技术在水源保护方面的广阔前景。     

生态环保中污水处理技术的应用研究

近年来,科技的进步和时代的发展为我国环境保护事业的创新改革带来重大机遇,而生态环保也逐渐成为了关乎着每个人正常生活的重要话题,有着巨大的影响力,鉴于此,文章将着重分析生态环保中污水处理技术的应用情况,了解污水处理的技术现状及应用原则,并针对其具体应用提出具体优化策略,旨在更好的提高生态环保中污水处理技能水平。     

农村污水处理中一体化污水处理设备应用分析

现阶段针对我国农村污水处理工作当中,对一体化污水处理设备的运用越来越广泛,由于该设备具有模块化组装和工艺成熟等特性,在进行污水处理工作当中的效果非常明显,整个设备的结构紧凑、建设成本较低,受到了人们广泛的关注和重视。基于此,本文重点针对农村污水处理工作当中,一体化污水处理设备的具体应用展开了分析和研究,以此来为我国农村污水处理工作提供良好的借鉴。     

污水处理计量中流量计的应用

水资源的短缺已称为制约我国可持续发展道路的主要因素。除了节约用水外,水污染的防治也是水资源保护的当务之急。建立污水处理厂是治理污水的重要手段之一。液体流量计作为污水处理厂中的计量器具,是双方贸易结算的依据。本文主要是通过对电磁流量计和超声流量计的介绍,为污水厂在流量计的选用中提供参考。     

人工神经网络在科学中的应用研究

以Ｂ－Ｐ网络为例介绍了人工神经网络模型的诮原理，以开拓人工神经网络在环境科学中的应用范围为目的，综述了几种常用神经网络模型在环境预测与评价２方面的应用性能。结果表明：人与环境关系的科学量度是多方位、多因素的非线性模糊问题，而人工神经网络模型具有解决该类问题的独特优点。针对不同环境问题，优选模型，开拓人工神经网络方法在环境科学中的应用范围，为环境问题的解决提供新的技术手段。     

村镇污水处理应用技术初步探讨

村镇污水处理是新农村建设中的重要内容。本研究在阐述目前村镇污水处理特征及其处理要求的基础上,对污水处理技术在村镇中具体应用进行系统分析,为今后加强村镇农村废水处理工作的提供基础途径,保证生活废水处理系统长期稳定可持续运行。     

用BP神经网络模型定量估算石化企业炼油废水处理中的VOCs

将BP神经网络理论引入石化企业炼油厂废水处理中的VOCs挥发量估算。在分析影响VOCs挥发因素的基础上,利用基于MATLAB神经网络工具箱的图形用户界面GUI,建立了石化企业炼油废水处理中VOCs挥发量估算的BP神经网络模型。用该模型对样本集进行了学习训练和仿真测试,并将训练好的神经网络应用于相关实例的估算。结果表明,应用BP神经网络方法进行石化企业炼油废水处理中VOCs挥发量估算结果与美国环保局推荐软件WATER9的计算结果误差在1.49%~17.46%之间,为石化企业炼油废水处理中VOCs挥发量估算提供了一种较为可靠的方法。     

印染废水的神经网络法优化絮凝处理

为获得新型絮凝剂的最佳制备条件,采用人工神经网络(ANN)结合加速遗传算法(AGA)对絮凝剂性能影响因素进行全局寻优。在影响絮凝剂处理性能的主要因素Fe、Al与Si的摩尔比n(Fe+Al):n(Si),B、Mg和Si的摩尔比n(B+Mg):n(Si)以及熟化时间的有效作用范围内,用Box-Behnken Design(BBD)实验设计方法,产生15组影响因素组合作为输入样本,经对印染废水的絮凝处理实验得到相应的COD和色度去除率输出样本,由神经网络方法对15组输入、输出样本数据建模,得到反映絮凝剂制备条件和絮凝剂去除效果的响应关系,并采用加速遗传算法全局优化,得到最大COD去除率和色度去除率条件下的最优絮凝剂制备条件组合,即n(Fe+Al):n(Si)=5.08,n(B+Mg):n(Si)=0.55,熟化时间为2.1 d,对应的印染废水COD去除率为88.10%,色度去除率为95.37%。模型验证实验显示,实验值与模型预测值的最大相对误差不超过5%。相对于响应曲面法,用神经网络结合加速遗传算法优化得到的新型絮凝剂去除印染废水中COD和色度的能力更高,进一步验证了神经网络法在新型絮凝剂制备条件优化中的有效性。     

人工神经网络模型和公路复垦土地适宜性评价

提出了人工神经网络用于公路临时用地复垦土地适宜性评价，利用该模型对京大高速公路山西段复垦山西段复垦土地进行了适宜性评价，探讨了人工神经网络在土地复垦适宜性评价时的特点和注意问题。     

基于ANN的造纸废水处理智能控制系统研究

研究了人工神经网络技术在废纸造纸废水处理过程动态建模中应用的可行性,采用误差反向传播网络(BP网)建立了表征原水COD、加药量、进水流量、历史出水COD与预计出水COD之间复杂关系的动态模型和控制器模型,其计算输出值与过程的实际输出值具有较好的一致性。利用MCGS组态软件和所建模型搭建了一个造纸废水处理智能控制系统,对造纸厂现场排放废水进行实验,结果表明该系统对废水在线控制具有可行性。     

污水生物处理模糊控制的研发现状

20世纪80年代以来,国内外污水生物处理系统中模糊控制的应用及开发进行了简单的回顾。简要分析了废水生物处理工艺难于控制的原因,模糊控制系统的结构和特点。结果表明国外模糊控制发展迅速并且应用领域遍及污水生物处理的各个方面,国内在这方面尚处在起步阶段。简要探讨了废水生物处理模糊控制今后应深入研究的问题及方向。     

神经网络模型在环境现状评价中应用研究

人工神经网络技术具有很强的非线性映射能力和并行性、自适应、容错性及自学能力,已广泛应用于包括环境在内的多学科领域。文章将人工神经网络技术应用于环境影响评价中,通过案例研究用人工神经网络解决环境评价中的问题。以山西吕梁地区环境影响评价为案例,选择人工神经网络中的BP网络,径向基网络和自组织竞争网络等三种网络模型对其进行环境影响现状评价,并对评价结果作对比分析,通过网络设计、网络训练和模拟,结果说明BP神经网络模拟结果比其它两种方法更贴近环境质量现状。同时对不同参数选取得到的结果进行分析,并经过网络参数的不断调整提高评价结果的精度,总结出各种神经网络模型在环境评价应用过程中参数的选取方法。尝试用神经网络解决环境评价中的问题,使环境工作中的方法技术更科学。     

人工神经网络方法在我国环境预测中的应用

从环境预测的模型适用性出发,提出用人工神经网络技术进行环境预测的新思路,建立了环境预测的多层神经网络模型,利用最近１２年（１９８１－１９９２）的环境经济数据对２０００年环境指标进行了预测,并根据预测结果对未来的环境对策进行了分析。     

GA-BP神经网络在铜合金海洋腐蚀预测中的应用

目的 充分利用海洋腐蚀数据,深入分析数据规律.方法 在BP神经网络的基础上引入遗传算法,以克服神经网络模型固有缺陷,提高预测精度和训练速度.结果 对GA-BP人工神经网络进行了简要阐述,并以铜合金在海水中的腐蚀数据为例,应用GA-BP人工神经网络建立了海水腐蚀预测模型,对预测结果进行了评价.结论 预测结果表明,模型能满足设计要求,具有较好的泛化能力.     

人工神经网络在大气环境质量评价中的应用

针对大气环境中的数据监测与模式识别问题,应用人工神经网络理论,在自然环境大气腐蚀试验网站建立大气环境质量B-P网络评价模型。江津试验站成功地应用了该模型。通过1996-2000年大气环境质量评价结果表明,人工神经网络用于大气环境质量评价的方法是一种新方法,也是一种可行的方法。