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污水曝气污染物浓度预测及其成本最优控制
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作者 许玥 刘惠康 《人民长江》 北大核心 2018年第16期24-29,共6页
在污水处理厂水质检测中,化学需氧量(COD)和氨氮浓度(NH_3-N)等指标很难实现实时、精准、经济的测量,因而难以根据污染物浓度对污水处理过程中曝气需氧量和能耗进行控制。应用支持向量机(SVM)建立了预测模型,再用信息粒化时序回归方法... 在污水处理厂水质检测中,化学需氧量(COD)和氨氮浓度(NH_3-N)等指标很难实现实时、精准、经济的测量,因而难以根据污染物浓度对污水处理过程中曝气需氧量和能耗进行控制。应用支持向量机(SVM)建立了预测模型,再用信息粒化时序回归方法来预测COD和NH_3-N的变化,实现了对COD和NH_3-N的在线软测量。在预测指标符合出水标准的前提下,建立了曝气成本数学模型;并考虑政府COD超量削减补贴,得到综合成本模型。应用NSGA-Ⅱ算法优化曝气处理工艺,可使吨水电耗降低44%~58%。 展开更多
关键词 污水处理 SVM 曝气成本 信息粒化时序回归 COD超量削减补贴 NSGA-Ⅱ
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