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基于BP神经网络的城镇污水厂活性炭自动投加系统研究
被引量：
9
1
作者
方荣业
史宇滨
+2 位作者
蒋婷
李威
史惠祥
《浙江大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期468-475,共8页
近年来,活性炭吸附技术逐渐成为深度处理的主流技术,但粉末活性炭投加系统仍处于人工控制阶段,现场需要技术人员依靠经验确定活性炭投加量,易造成出水水质不稳定、活性炭药耗大等问题.以浙江省嘉善县某城镇污水处理厂的深度处理工艺为...
近年来,活性炭吸附技术逐渐成为深度处理的主流技术,但粉末活性炭投加系统仍处于人工控制阶段,现场需要技术人员依靠经验确定活性炭投加量,易造成出水水质不稳定、活性炭药耗大等问题.以浙江省嘉善县某城镇污水处理厂的深度处理工艺为研究背景,以粉末活性炭投加系统为研究对象,针对活性炭投加控制系统滞后、非线性、复杂等问题,建立了BP神经网络前馈预测-PID反馈控制的自动投加控制系统.实践证明,该系统具有较强的自适应能力和较高的控制精度,出水COD达标率较人工控制提高了8.88%,活性炭日均消耗量削减了16.61%,取得了较好的经济效益.
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关键词
深度处理
粉末活性炭投加系统
BP神经网络
投药复合控制
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职称材料
题名
基于BP神经网络的城镇污水厂活性炭自动投加系统研究
被引量：
9
1
作者
方荣业
史宇滨
蒋婷
李威
史惠祥
机构
浙江大学环境与资源学院
华东勘测设计研究院有限公司
出处
《浙江大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期468-475,共8页
基金
环保部水体污染控制与治理科技重大专项(2017ZX07206)
文摘
近年来,活性炭吸附技术逐渐成为深度处理的主流技术,但粉末活性炭投加系统仍处于人工控制阶段,现场需要技术人员依靠经验确定活性炭投加量,易造成出水水质不稳定、活性炭药耗大等问题.以浙江省嘉善县某城镇污水处理厂的深度处理工艺为研究背景,以粉末活性炭投加系统为研究对象,针对活性炭投加控制系统滞后、非线性、复杂等问题,建立了BP神经网络前馈预测-PID反馈控制的自动投加控制系统.实践证明,该系统具有较强的自适应能力和较高的控制精度,出水COD达标率较人工控制提高了8.88%,活性炭日均消耗量削减了16.61%,取得了较好的经济效益.
关键词
深度处理
粉末活性炭投加系统
BP神经网络
投药复合控制
Keywords
advanced
treatment
powder
activated
carbon
dosing
system
BP
neural
network
compound
dosing
control
分类号
X505 [环境科学与工程—环境工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于BP神经网络的城镇污水厂活性炭自动投加系统研究
方荣业
史宇滨
蒋婷
李威
史惠祥
《浙江大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018
9
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