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基于神经网络的传爆药废水COD去除率预测研究
引用本文:刘玉存,于国强,王少华,常双君.基于神经网络的传爆药废水COD去除率预测研究[J].含能材料,2009,17(3):361-364.
作者姓名:刘玉存  于国强  王少华  常双君
作者单位:1. 中北大学化工与环境学院,山西,太原,030051
2. 中国北方车辆研究所,北京,100072
基金项目:山西省自然科学基金项目,教育部科学技术研究重点项目 
摘    要:为预测超临界水氧化法处理二硝基重氮酚生产废水的COD(chemicalo xygen demand)去除率,采用HXDK-01-A间歇式超临界水氧化实验装置处理实际工业生产废水,主要考察反应温度、反应压力、停留时间和过氧量对COD去除率的影响.采用实验数据,以反应温度、反应压力、停留时间和过氧量为网络输入,COD去除率为网络输出,以Matlab为平台建立了Elman神经网络预测模型.神经网络模型预测的均方差为0.0418,单个最大误差为-0.3231,最小误差为0.0296;多元回归分析拟合数据的均方差为0.3149,单个最大误差为0.8830,最小误差为0.2200,神经网络预测结果明显优于多元回归分析结果.说明采用神经网络模型预测超临界水氧化法的废水COD去除率是可行的.

关 键 词:环境科学  超临界水氧化  二硝基重氮酚(DDNP)  Elman神经网络  废水处理
收稿时间:2008/12/9 0:00:00
修稿时间:2009/2/26 0:00:00

Elman Model in Prediction of COD Removal Rate of Booster Explosive Wastewater
LIU Yu-cun,YU Guo-qiang,WANG Shao-hua and CHANG Shuang-jun.Elman Model in Prediction of COD Removal Rate of Booster Explosive Wastewater[J].Chinese Journal of Energetic Materials,2009,17(3):361-364.
Authors:LIU Yu-cun  YU Guo-qiang  WANG Shao-hua and CHANG Shuang-jun
Affiliation:1.College of Chemical Engineering and Environment;North University of China;Taiyuan 030051;China;2.China North Vehicle Research Institute;Beijing 100072;China
Abstract:In order to predict the chemical oxygen demand(COD) removal rate of the diazodinitrophenol(DDNP) wastewater treated by supercritical water oxidation(SCWO),the HXDK-01-A intermittence type supercritical water oxidation device was used to dispose the actual industrial production wastewater,and the effects of reaction temperature,reaction pressure,residence time,oxygen excess on COD removal rate were studied.A single hidden layer Elman prediction model was established by using the reaction temperature,reaction...
Keywords:environmental science  supercritical water oxidation  diazodinitrophenol(DDNP)  Elman neural network  wastewater treatment
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