非支配排序遗传算法-Ⅱ组合赋权的水体富营养化多维联系云评价

用基于非支配排序遗传算法-Ⅱ组合赋权法的非对称多维联系云模型对24个湖库水体的富营养化程度进行分级评价。结果表明,该方法可综合不同赋权理念的优势,量化权重组合过程的不确定性、不同权重的随机性及其与真实权重的一致性等多重模糊特征,同时能高效准确地寻优求解指标权重,并能适用于多种不同类型水体的评价。扩展的多维联系云也提升了计算效率,集成联系度定量表征了富营养化等级与指标间的多重模糊随机性,实现了对水体富营养状况及其变化趋势的精确评价。     

基于生产优化调度的污染源头控制方案研究--以棉针织染整企业为例

企业生产的优化调度是实现企业源头节水减排的重要手段。从污染源头控制出发,分析了棉针织企业间歇式生产特点和现行生产调度方法的不足,得出了生产订单与废水排放的关系,指出通过订单优化调度的方法可大量减少染缸清洗产生的废水。在此基础上,建立了染缸分组-订单分批-遗传算法集成生产调度方法,并说明了该方法的特点和一般执行规则。结合实际案例,对此调度方法进行验证,结果表明,在人工调度的基础上优化调度能实现近60%总订单数的再调度,增强了优化的可持续性,短时间内完全消除了深、中、浅色逆排的情况;同时,通过该方案能为企业节省30%的清洗染缸用水,研究结果证明,该方案有较好的环境效益和经济效益。     

基于遗传算法的大气污染总量控制新方法

提出一种利用遗传算法进行大气污染总量控制的新方法,并以柳州市SO2总量控制为例说明这种方法的具体运用.遗传算法具备自适应全局搜索寻优特点,从控制点浓度推算源强分布,该源强分布满足总量控制的根本要求.该方法的具体实现是:将区域内各污染源的排放量编码为染色体,让染色体群体在模拟的进化环境下按生物进化规律进行优胜劣汰的自然选择,经过若干代的进化,最终得到的最优个体即代表最佳的源强分布.研究结果表明,这种方法是有效的和可行的.     

基于人工神经网络和遗传算法研究锰过氧化酶脱色甲基橙

基于锰过氧化物酶(MnP)氧化脱色偶氮类染料的原理,实验研究MnP对甲基橙的脱色工艺,采用人工神经网络(ANN)和遗传算法(GA)建立脱色模型并优化工艺。建立的ANN模型的误差、相关系数、均方根误差和绝对平均偏差分别为0.0009、0.9971、1.21和6.82,模型有效且能够用于预测和工艺优化。采用GA对ANN模型进行数值寻优,得到的最佳工艺条件为酶液量0.6 mL,Mn2+浓度4 mmol/L,H2O2浓度0.49 mmol/L。该条件下脱色率达到(90.74±0.59)%。ANN耦合GA有效地建立了锰过氧化物酶脱色甲基橙的模型,并优化了工艺参数,为甲基橙脱色的研究提供一定参考。     

基于遗传算法的袋式除尘器脉冲喷吹清灰自适应模糊控制

针对当前主流的袋式除尘器定时、定压差脉冲喷吹清灰控制技术所表现的控制效果不理想、压缩空气消耗高以及无法自动调节清灰周期等问题,提出了一种基于控制规则可调的脉冲喷吹清灰自适应模糊控制方法。研发了一种脉冲喷吹清灰控制结构模型及自适应模糊控制器,将模糊控制规则按阻力偏差的大小分为4个等级并分别引入调整因子,以阻力偏差的时间误差绝对值积分(ITAE)作为目标函数,通过遗传寻优得到最优调整因子,进而得到能够根据不同工况条件自适应调节清灰周期的模糊控制规则。实验结果表明:相较于优化前的模糊控制器,该自适应模糊控制器超调量小、响应速度提升39.5%;与定时、定压差控制相比,自适应模糊控制能够维持过滤阻力的稳定性,分别节省耗气量34.0%、5.4%。在脉冲喷吹清灰控制系统中,该自适应模糊控制方法使控制效果得到较大提高。     

深圳笔架山水厂优化节水的实验研究

针对目前我国城镇需水量大、原水费用高的问题,大多数水厂通过降低自用水量的方式节约水资源。经过在笔架山水厂进行的生产性实验,优化耗水工艺的运行条件,挖潜了该水厂的节水空间,自用水量降低。优化后,全处理系统可节约水资源76.83万m3/a,耗水率由原来的2.08%下降到1.49%,同时水厂的经济效益也得到了显著提高,优化后可在原来的基础上节约运行成本近60万元/a。     

基于智能算法的矿区土壤修复采样优化

针对废弃矿区土壤的修复,同一地区周期性的采样评价是验证修复效果必不可少的手段。而采集及分析样本的过程耗时、耗力且昂贵;如何能在不影响整体评价精度的基础上,最大限度地降低后续采样点的数量,对土壤修复评价成本的降低有直接的好处。以广西某县的一重金属铅（Pb）污染严重的废弃矿区为研究对象,基于45个原始采样点,采用了RBF神经网络拟合了Pb的浓度空间分布,并采用遗传算法对采样点进行了进一步优化。在构建网络结构的过程中,根据种群个数及迭代次数的不同提出了6个优化方案。结果表明,种群个数为40且迭代次数为100的方案F的优化结果生成的分布图与原始分布图最接近,误差均方差为0.501 3,且优化后的样本数量减少到25个,减幅达44%。该结果反映了遗传算法能为空间变异缓慢地区的后续采样方案提供科学建议,明显降低采样点数量及分析成本。     

基于奇异谱分析—遗传算法反向传播神经网络模型的湘江新港断面水质预测

运用奇异谱分析(SSA)对湘江新港断面557周的pH、DO、高锰酸盐指数和氨氮数据进行了预处理,再运用遗传算法优化反向传播神经网络模型进行拟合与预测。结果表明:SSA有较好的降噪能力,遗传算法反向传播(GABP)神经网络模型相比BP神经网络模型均方根误差(RMSE)平均缩小了6.96%,具有良好的预测精度;预测期内新港断面的pH、DO、高锰酸盐指数、氨氮均能满足《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)Ⅲ类标准,但氨氮在预测期内呈上升趋势,需警惕氨氮浓度过高引发的水污染问题。     

基于GA-BP算法的含油污泥处理 工艺参数优化

在含油污泥进行资源化处理过程中,针对处理目标受多个因素影响的实际,为了解决工艺之间的耦合问题,采用正交实验的方法来解决,并把主要参数作为优化对象,把含油污泥的脱水率作为评价目标,通过采用GA-BP算法对含油污泥耦合工艺正交实验参数进行了线性与非线性分析.在采用遗传算法优化神经网络的权值和阈值的基础上,用优化后的权值和阈值对测试样本和训练样本进行了预测.预测结果表明,预测误差都有明显减小,分别由0.34211减少到0.031549和0.15476减少到0.040682,可见耦合参数趋向于非线性优化.     

光催化氧化技术处理印染废水的研究与应用

综述了光催化氧化法作为纺织印染废水处理工艺的研究和应用现状.用光催化氧化法和生化法相结合的工艺处理印染废水可以取得理想的效果,其工业应用前景广阔.     

Research on ecosystem services of water conservation and soil retention: a bibliometric analysis

Environmental Science and Pollution Research - Water conservation and soil retention are two essential regulating services that are closely related, and their relationship might produce synergies...     

水质模型参数识别的遗传算法

Ｏ’ｃｏｎｎｏｒ模型是一个比广泛应用的Ｓｔｒｅｅｔｅｒ－Ｐｈｉｌｉｐｓ模型更精确的水质模型,由于该模型参数率定的困难性,限制它在实际中应用。     

基于改进混合遗传-支持向量机的CMF产水预测研究

将模拟退火思想和加速遗传特性相结合,改进选择策略和遗传算子,建立加速遗传模拟退火算法（AGSA）;基于支持向量机（SVM）的非线性回归和改进混合遗传算法的因子筛选,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法,提出连续微滤系统（CMF）产水预测模型;通过实测中试规模连续微滤系统产水量变化对模型进行验证,结果表明：该模型较好...     

浅谈环境影响评价在印染行业节能减排中的作用

分析了环境影响评价中几个重要步骤以及与环境影响评价相关的政策在印染行业节能减排中的作用。指出了准确的工程分析是节能减排措施能够实施的前提;合理的污染物排放总量确定为印染行业节能减排提供合理的工作目标;客观的清洁生产分析为节能减排提供可靠的分析数据;环境影响评价相关的政策是印染行业节能减排的基础和依据。     

超临界水氧化处理棉纺织品印染废水

在温度400~600℃、压力25 MPa、停留时间10~45 s、过氧比0%~400% 条件下,用超临界水氧化(SCWO)法在连续管式反应器中处理棉纺织品印染废水。分析了工艺条件对总有机碳(TOC)及氨氮(NH3-N)降解效率的影响。研究表明,温度是影响TOC降解的最重要因素,不同温度下,降解率随过氧比变化的趋势不同。在450℃、停留时间20 s、过氧比300% 时,废水TOC降解达98.94%。NH3-N的降解与反应温度和氧化剂量密切相关。当过氧比300%,温度从400℃上升到600℃时,NH3-N的浓度从55.42 mg/L下降到3.31 mg/L,而600℃没有氧化剂存在时氨不易降解。450℃时随着过氧比增大NH3-N浓度略有下降,在该温度下停留时间延长对NH3-N降解无显著影响。     

基于智能优化算法的河流水质模型参数的优化

为探索河流水质模型参数新的求解方法,根据有限的实测数据,分别应用免疫进化优化算法和免疫进化优选的捕食搜索算法,对河流水质模型计算公式中的多参数进行优化。将优化得到的计算公式用于国内外若干河流的河段中DO浓度值的拟合,并与实测结果进行了比较。结果表明,将免疫进化优化算法或免疫进化优选的捕食搜索算法优化得到的水质模型参数精度不仅较高,而且相对稳定,从而为河流水质模型参数的优化提供了一种新方法。     

基于蚁群算法的煤矿矿井水处理厂址优化配置

针对焦作矿区矿井水处理厂址选择问题,根据焦作矿区中马矿、演马矿、九里山矿三矿井的涌水量、地理条件、人口分布和工农业生产布局等特点,以煤矿矿井水处理费用最小为目标函数,采用蚁群算法模型对煤矿矿井水处理厂址进行优化配置,保证在中马矿、演马矿、九里山矿所围区域内建立的矿井水处理厂的建设费用和运行成本最低。     

基于智能优化算法的河流水质模型参数的优化简

为探索河流水质模型参数新的求解方法,根据有限的实测数据,分别应用免疫进化优化算法和免疫进化优选的捕食搜索算法,对河流水质模型计算公式中的多参数进行优化。将优化得到的计算公式用于国内外若干河流的河段中DO浓度值的拟合,并与实测结果进行了比较。结果表明,将免疫进化优化算法或免疫进化优选的捕食搜索算法优化得到的水质模型参数精度不仅较高,而且相对稳定,从而为河流水质模型参数的优化提供了一种新方法。     

折流式水解反应器处理印染废水水温影响研究

在水温为5℃、9.7℃、14.9℃、19.7℃、23.5℃和31.1℃6种温度的条件下,应用折流式水解反应器对印染废水进行水解试验研究.结果表明,提高水温可增大COD、色度及UVA254的去除效率,相应的ORP值变小,pH值升高,水解程度加深.水温5℃时,水解效果较差;水温在10～23.5℃内,水解效果相对较好,31.1℃水解效果最好,研究结果能为工程应用提供一定的参考.