城市污水量短时预测的混沌神经网络模型

通过分析进水水量时间序列的非线性动力学性质,认为该时间序列具有混沌特性.在此基础上,通过相空间重构的方法建立了用于城市污水水量短时预测的混沌神经网络模型;并利用此模型对污水厂的进水水量进行短时预测,取得了较为满意的预测效果.     

基于BP神经网络与马尔可夫链的污水处理厂脱氮效果模拟预测

在实际污水处理厂运行过程中,其最终出水水质会受多种因素影响制约,而基于生物反应机理的活性污泥数学模型(ASM)并未将这些生物反应以外的因素考虑在内,由此带来一些不足.对此,本文提出可通过基于数据挖掘技术的黑箱模型对污水厂处理效果进行模拟预测.结合具体实际分析,提出可将BP神经网络与马尔可夫链组合应用于污水处理脱氮效果预测中.首先,通过BP神经网络模型对北京某大型污水处理厂实际进出水数据和工艺参数进行粗略拟合;其次,利用马尔可夫链对拟合结果及误差进行状态划分以进一步提高预测精确度;最后,运用基于BP神经网络与马尔可夫链的组合模型预测分析了该厂的实际出水水质.试验结果表明,BP神经网络适用于污水处理脱氮过程的拟合计算,而通过与马尔可夫链组合,可以提高模拟预测的精度和可靠性.     

飞机铝合金结构腐蚀损伤预测方法对比性研究

依据飞机LD2结构材料的加速腐蚀试验数据,提出了数据拟合、神经网络、时间序列3种腐蚀损伤预测方法,并对3种预测方法的基本原理、预测精度及预测外延性进行了对比分析。研究发现神经网络和时间序列方法预测精度较高;时间序列方法的预测外延性较好,能够以较高精度预测未来一段时期腐蚀损伤的发展趋势及损伤程度。因此,应根据研究需要选用合适的方法进行腐蚀损伤预测。     

基于量子加权最小门限单元网络的出水COD预测

出水化学需氧量（COD）的快速准确测量对于污水处理过程水质的动态调控至关重要。针对出水COD难以实时检测的问题,提出一种基于量子加权最小门限单元（QWMGU）神经网络的出水COD预测方法。先通过多维单步（滑动窗口）预测技术构建时间序列;然后在最小门限单元（MGU）遗忘门、候选状态与输出环节设计量子计算机制,通过更新量子相移门矩阵替代MGU权值矩阵的更新,赋予网络神经元量子特性,并给出QWMGU模型设计的具体规则与构建流程。应用该方法对德州市污水处理厂2020年出水COD进行预测,并与5种流行预测模型进行对比,以检验模型优越性。结果表明：QWMGU网络的相对预测误差优于其他方法,且稳定性较高,其均方根误差、确定系数、平均绝对误差分别为0.073、1、0.047。该模型有助于实现污水处理厂COD的高效在线检测。     

基于卡尔曼滤波的空气质量指数预测方法

分析了卡尔曼滤波预测空气质量指数的机理,用ARMA算法为卡尔曼滤波建立模型,提出了将RBF神经网络融合于卡尔曼滤波的方法,实现对空气质量指数的混合预测。根据空气质量指数时间序列的特点,建立了自回归预测模型,进而建立卡尔曼滤波的状态方程和测量方程。采用随机梯度逼近训练算法训练RBF神经网络,用RBF神经网络的输出作为卡尔曼滤波测量方程的观测值。融合了RBF神经网络后的卡尔曼滤波预测方法减少了单一方法的延迟现象,使同种性质的误差累积减小,提高了预测精度。对AQI序列预测的仿真显示融合后的卡尔曼滤波方法优于单一的卡尔曼滤波方法,亦优于现已广泛应用的BP神经网络预测方法。     

BIOLAK工艺的BioWin稳态模拟及优化研究

利用BioWin 3.0软件,对丹徒污水处理厂进行BIOLAK工艺建模,基于监测、运行及前期调研数据,进行预设稳态模拟、模型参数的敏感性分析、模型校准及验证.模型参数敏感性分析表明,对出水水质有影响的动力学及计量学参数有12个,通过参数调整,可以校准模型.模型验证表明,已建工艺模型基本能模拟实际运行出水状况.采用经验证的BioWin模型模拟了不同运行工况下出水水质的变化,结合污水厂设备设施运行情况,预测并总结出优化的运行方案.     

西安市PM2.5时空分布模型研究

由基于时间序列的神经网络与BP神经网络构成一个二级神经网络模型.首先用基于时间序列的神经网络来构造模型,在每个监测站运用基于时间序列的神经网络模型得到一PM2.5的预测值P1,PM2.5与地理坐标之间无根本联系,只与相应地理坐标的环境因子有关,故用BP神经网络建立预测值P1与实测值P的模型,从而得到预测值P2,即通过构建二级神经网络得到PM2.5时空分布模型,然后对P2与P求均方差根RMSE进行检验.     

人工鱼群神经网络应用于城市污水处理厂进水量预测研究

城市污水处理厂进水量的预测精度对污水厂的安全运行与科学管理具有重要影响。将人工鱼群算法用于神经网络的训练过程,并根据污水厂进水量的变化特性,考虑其周期性及气温、天气和节假日等影响因素,建立人工鱼群神经网络的预测模型。将人工鱼群神经网络预测模型应用到实际中,研究结果表明人工鱼群神经网络具有预测精度高、误差小的优点,在污水管网监测预警及实现管网与水厂联动等方面具有一定的实际意义。     

基于经验模态分解和神经网络的滑坡变形预测研究

受岩土体性质和多种诱发因素(降雨、地震、库水位等)的影响,滑坡的位移演化必然包含着多层次的信息,难以采用单一的灰色预测、神经网络、时间序列等模型进行有效、准确的预测.本文引入信号分析中的经验模态分解(EMD)方法,同时结合对非线性函数具有很强的逼近能力的BP神经网络,建立了滑坡变形预测的EMD-BP神经网络模型,并以三峡库区树坪滑坡为例,应用该模型对ZG88监测点的累积位移进行了预测,最后将其预测值与实际监测值以及其他模型预测结果进行了对比分析,结果表明该模型的预测值与实际监测值基本一致,且模型预测精度比单一的BP神经网络和GM(1,1)模型要高,从而验证了该模型具有一定的适用性和较高的预测精度.     

城市污水处理厂初沉池与二沉池计算机模拟与设计模型研究

本文提出了适用于计算机稳态模拟与辅助设计的初次沉淀池及二次沉淀池悬浮物出水SS、BOD_5、COD去除率的通用数学模型。根据工厂实际运行数据,回归得到了平流式、斜板式初沉池及二沉池模型参数。并应用这些模型对污水厂初沉池及二沉池出水水质进行模拟,结果基本令人满意。为运用"系统方法"研制污水厂全流程计算机模拟与设计软件奠定了基础。     

太湖流域污水处理厂低温生物脱氮运行模式研究

以苏州工业园区第二污水厂在冬季低温下的实际运行为例,重点分析了低温生物脱氮的影响因子,并探讨影响低温生物脱氮的因素.根据污水处理厂冬季水温特征和低温脱氮影响规律,结合污水厂运行经验和数据分析提出太湖流域污水厂低温生物脱氮的适合措施,以达到低温下保证运行效果使出水达标,并结合冬季低温下太湖流域污水厂的特点,为保证总氮出水达标提出来了相应的解决方案和措施.     

西南科技大学污水回用方案研究

结合西南科技大学的具体情况,采用人工湿地污水处理工艺对西南科技大学污水处理厂的二级出水进行深度处理,处理后回用于校园部分区域的冲厕等生活杂用。课题对污水处理厂的出水水质和回用领域进行了分析,论述了人工湿地技术的可行性,同时,详细设计了基于西南科技大学东区现有部分绿地和水体景观基础上建造的人工湿地污水回用系统,对各处理单元进行了说明,并讨论了回用水的卫生安全问题。     

AF+BAF用于处理树脂化工集中区废水厂尾水的研究

采用厌氧滤池(AF)+曝气生物滤池(BAF)工艺处理树脂化工废水,曝气生物滤池以陶粒为生物载体,进水COD为200~300 mg·L-1,实验规模均为2~4 L·d-1.实验表明,采用AF+BAF工艺对化工园区尾水有较好的处理效果,在AF停留24h,BAF停留12 h的条件下,COD的去除率最高可达73.4%,NH+4-N的去除率达到93.8%.通过气相色谱-有机质谱联用仪(GC-MS)和三维荧光光谱分析发现,系统对小分子有机物和微生物代谢产物的去除显著,但对饱和烷烃和含氮杂环类物质去除效果不佳.变性梯度凝胶电泳(DGGE)谱图显示,AF中的微生物种类比原废水厂上流式厌氧池(UASB)中更为丰富,表明化工园区废水采用二次厌氧效果明显.     

基于SD的污水处理厂减排潜力与费用效益——以昆明市为例

针对当前城市污水处理厂进水浓度偏低,进而影响其污水处理潜力发挥和经济效益等问题,以昆明市为例,构建了基于系统动力学的城市排水系统模拟仿真模型.依据昆明市“十三五”规划目标,以2015年为基准年,设计4种减排情景,模拟预测了不同时期下不同情景的污水处理厂减排潜力及费用效益.结果表明：城市排水管网改造与强化管理对提高污水处理厂运行效率,充分挖掘其污水处理潜力至关重要,该情景近期与远期污水处理厂COD削减量较基准情景分别提高了314772,389126t;NH₃-N削减量较基准情景分别提高24223,27234t;费效比较基准情景分别降低0.2和0.17,污水处理潜力得到充分挖掘,经济效益明显改善.     

基于模型的低负荷运行村镇污水处理厂问题诊断分析

我国村镇污水处理厂普遍存在进水量和进水浓度偏低的问题,导致村镇污水厂运行稳定性差。为防止低负荷运行影响污水处理厂处理效能的发挥,以临太湖村镇污水厂多点进水倒置AAO工艺为研究对象,以数学模型为基础,建立污水厂水质水量动态响应模型。以数学模拟为主要研究手段,试验作为补充方法,通过模型诊断发现,该厂夏季曝气过剩,活性污泥ρ（MLVSS）/ρ（MLSS）=0.37。试验结果表明:该厂进水ρ（ISS）=57~92 mg/L,ρ（ISS）/ρ（SS）为0.71~0.82,ρ（ISS）/ρ（COD）为0.50~0.84。进入AAO系统的ISS粒径为36~52 μm,而小粒径的ISS组分是导致活性污泥MLVSS/MLSS偏低的主要原因。通过优化进水ISS/COD、泥龄、污泥回流比、曝气量,使得出水水质稳定达到GB 18918-2002《城镇污水处理厂污染物排放标准》一级A标准,污泥活性提高到0.7,全年曝气成本可节省约10%。     

基于SD的污水处理厂减排潜力与费用效益——以昆明市为例

针对当前城市污水处理厂进水浓度偏低,进而影响其污水处理潜力发挥和经济效益等问题,以昆明市为例,构建了基于系统动力学的城市排水系统模拟仿真模型.依据昆明市“十三五”规划目标,以2015年为基准年,设计4种减排情景,模拟预测了不同时期下不同情景的污水处理厂减排潜力及费用效益.结果表明：城市排水管网改造与强化管理对提高污水处理厂运行效率,充分挖掘其污水处理潜力至关重要,该情景近期与远期污水处理厂COD削减量较基准情景分别提高了314772,389126t;NH₃-N削减量较基准情景分别提高24223,27234t;费效比较基准情景分别降低0.2和0.17,污水处理潜力得到充分挖掘,经济效益明显改善.     

城市污水处理厂动态模拟研究

利用活性污泥1号模型。对采用A/O工艺的上海某城市污水处理厂的碳化、硝化、反硝化过程进行计算机动态模拟，结果表明，出水中的TCOD、TN与污水处理厂的出水基本吻合，说明利用活性污泥1号模型对城市污水处理厂进行模拟是可行的。并根据模拟结果建议该厂运行过程中应降低A段的溶解氧。     

城市污水再生利用技术研究

以三门峡市为例．对污水处理厂二级出水再生利用于电厂循环冷却水补充水妁深度处理技术进行了研究。通过对污水重点污染因子的针对性分析以及污水深度处理后用于循环冷却水的工艺措施的调查。经过技术经济分析和对比,选择微涡流澄清池＋纤维过滤池＋二氧化氯消毒作为深度处理工艺,并确定了构筑物工艺尺寸、主要设备以及技术参数。     

污泥上清液的有机物浓度及其生物降解性

在进行城市生活污水的生物处理过程中，会产生一定量的生化污泥。在浓缩和处理剩余污泥时，所产生的含高浓度有机物的污泥上清液被回流到污水处理系统，不适当的回流会增加水处理系统的负荷并严重影响，出水的水质。实验证明，在污泥浓缩中，污泥上清液中有机物含有与浓缩温度成ｅ指数关系，与浓缩时间成小于１的指数关系。     

青岛市海泊河污水处理厂二级出水深度处理技术研究

通过小试、中试 ,对污水厂二级出水深度处理技术进行了研究 ,确定以回用为目的的处理流程为“混凝 -沉淀 -氯气脱色 -纤维球过滤”。结果表明 :该工艺处理成本低 ,且处理后水质满足国家生活杂用水水质标准。