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2污水出水水质软处理方法
污水处理过程参数预测的必要性
出水水质BOD人工化验结果大大滞后于污水的排放过程,也就是说,等检测出水水质指标BOD不合格时,早已排出大量不合格的处理水,造成二次污染。
传统的检测设备由于价格昂贵、误差较大,需要专业检验,难以在实际中使用。
传统污水处理控制系统要求建立精确的数学模型,并且必须遵循一些比较苛刻的线性化假设,因为实际污水处理系统由于存在非线性、时变性、不确定性和不安全性等,一般无法获得精确的数学模型。因而将软测量技术引入污水处理过程预测控制中。
软测量模型参数
在污水处理中,通过对BOD进行软测量可实现对出水水质的预测和实时控制。
软测量的基本原理是把系统辨识和建模理论与生产工艺过程知识结合起来,选择一组既与主导变量有密切联系,尤其是进水水质与出水水质关系直接。
选用进水TOC,DO,MLSS作为二次变量,软测量主要解决BOD实时在线检测与控制问题,所以将BOD作为主导变量。
人工神经网络软测量常用建模方法
人工神经网络应用较为广泛,人工神经网络有BP神经网络模型、RBF神经网络模型和过程神经网络模型,各自的特点如下:
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