用神经网络辨识化学强化一级处理系统

运用实验室得到的数据为样本 ,选取了CODCr和絮凝剂投加量为指标 ,采用三层结构的神经网络 ,利用Matlab的神经网络工具箱中的批处理梯度下降法对CEPT系统经行辨识。辨识结果表明 :模型的预测值与实测值的平均误差在 3 .7%左右 ,具有较高的精度。同时 ,该模型还具有适应性强 ,使用方便 ,高效的特点 ,为CEPT系统的在线实时控制提供了一条有效的途径。     

城市污水强化一级处理的研究现状

强化一级处理，可以提高城市污水中污染的去除率。本文介绍了国内外对于处理化学法和生物絮凝吸附法及改善反应器性能强化一级处理的研究现状。     

城市污水强化一级处理技术及发展趋势

基于经济与环保的要求，分析了城市污水强化一级处理的适用情况，指出了城市污水强化一级处理的主要工艺方法、特点、处理效果及应用，并提出了城市污水强化一级处理技术的发展趋势。     

混凝法强化城市污水一级处理技术的应用研究

对城市污水中污染物质的颗粒分布,混凝法的工作机理以及工艺流程进行了较为详细的分析,同时对国内外混凝法工艺应用于城市污水强化一级处理的实例进行了相应介绍。     

污染河水化学强化一级处理的初步试验研究

采用化学强化一级处理技术对东莞市万江河的受污染河水进行了处理实验,结果表明,该工艺对浊度、COD去除效果较好,对重金属也有一定的去除效果,为工程实践提供了依据。     

上海污水二期工程污水化学强化处理的试验研究

分析了城市合流污水的化学强化一级处理的可行性，并就各混凝的性能进行比较，提出了最佳处理方案。试验表明，聚合双酸铝铁同有机高分子絮凝剂复配使用强化一级处理是一种经济高效。适合于城市合流污水的处理工艺。     

煤矿生活污水强化一级处理的可行性研究

叙述煤矿生活污水的水质特点和处理现状，分析强化一级处理工艺与效果，对其应用于煤矿生活污水进行了可行性研究，认为煤矿生活污水强化一级处理技术可行，经济实用。     

生物作用强化城市污水一级处理工艺研究

提出生物作用强化城市污水一级处理工艺 ,探讨利用生物絮凝吸附作用独立承担城市污水处理任务的可行性、影响因素及运行参数。试验证明 ,处理城市污水 ,当HRT为 1 1h ,DO为 1 0mg L ,CODCr污泥负荷为 3 4～ 4 0kg kg·d时 ,CODCr、BOD5和SS去除率分别为 6 8%～ 78%、6 5 %～ 72 %和 75 %～ 85 %。     

中小城市污水化学强化一级处理分析

在中小城市污水处理特点的基础上，分析了适宜中小城市污水处理的投融资方式，化学强化一级处理的工艺方法、效果及存在的问题。     

化学强化一级处理-人工湿地处理生活污水效果

为解决传统的污水二级生化处理工艺运行成本较高问题并满足日趋增长的小城镇污水处理实际需要,开展了粉煤灰基混凝剂化学强化一级处理—潜流式人工湿地(CEPT-SFCW)系统处理生活污水的实验研究。结果表明,在人工湿地负荷率为0.05～0.1m3/(m·2d)的条件下,CEPT-SFCW系统对COD的去除率>85%。同时,CEPT-SFCW系统对总磷的去除率很高,虽然在进水含磷量低时人工湿地会发生磷释放的现象,出水中磷浓度仍可达到GB8978-1996中的二级排放标准。该系统对氨氮去除效率较低,最高可达到10%,去除效果与植物的生长状态有关。     

神经网络模型用于数值水质模型逼近的适用性及非敏感参数的欺骗效应

水质模型被广泛应用于水环境管理和决策,但却面临着计算时间和模型应用效率等多方面的问题;利用函数映射和逼近等方法来建立水质模型的输入-输出响应关系,可有效减少计算成本并显著改善模型效率.水质模型的输入-输出响应函数关系有多种形式,本文以其中的2种为例,并分别基于2个水质模型(零维总磷模型、WASP/EUTRO5)的案例,分析和验证了神经网络模型在响应关系逼近中的适用性.案例的结果表明:神经网络函数可以有效地用于水质模型输入-输出响应关系的逼近;当网络规模超出阈值大小时,神经网络函数逼近的准确度和泛化度对网络规模不敏感.在案例研究的基础上,推导和讨论了在神经网络模型函数映射过程中所可能出现的非敏感参数的欺骗效应,以及可能由此导致的过度预测或过低预测问题;并建议在神经网络函数逼近中,应只包含水质模型的敏感参数,以防止降低神经网络模型的准确度.     

基于B—P神经网络优化算法的城市环境空气中PM10浓度预测模型

将B—P神经网络应用于西安市环境空气中P10浓度预测,对网络结构和算法进行了优化,建立了PM10浓度预测模型。经验证模型精确度比较高,PM10日平均浓度绝对误差0．015～0．020mg／m^3,相对误差在-20％～20％范围内。     

污水厂出水COD预测模型的对比分析

根据污水厂日报表中的数据分别建立了ARMA、逐步回归分析、基于回归分析的神经网络模型和基于时间序列分析的神经网络模型,通过比较选择了基于时间序列分析的神经网络模型作为对污水厂出水COD的预测模型,其平均预测精度为85%,取得了满意的预测结果,有利于克服根据在线监测调整工艺参数的滞后性的缺陷,保证出水水质.     

学习率有限监督调整BP网络在水质评价中的应用

以地表水环境质量标准基本项目标准限值为依据,随机生成标准样本和检测样本,采用学习率有限监督调整BP网络建立水质评价模型。完成网络训练的模型对检测样本进行检验评价,检验结果表明,该人工神经网络水质评价模型具有较高的精度,同时,可以避免人为主观因素对水质评价的影响,保证了水质鉴定的科学性和公正性。     

景观水系水质保障的规划方法研究——以奥林匹克森林公园主湖为例

景观水系水质保障的规划方法是环境规划学在景观水系的具体应用之一。与其他水环境相比,景现水系有其空间尺度小、环境容量低、水量不易平衡等特点。本研究针对景观水系的特点提出了景观水系水质保障规划的主要步骤,并阐述了各部分的关键问题。本研究以奥林匹克森林公园主湖为研究对象进行了案例分析,应用规划方法确定了规划目标,进行了水量平衡计算,识别了污染源,针对自来水补水、人工湿地净化再生水、水系循环等方法设计了一系列方案,并建立模型进行分析比较。研究结果表明,人工湿地净化再生水并进行每天10000m^3的湖水循环的方案可以保证水体水质稳定在地表水三类标准,为最优方案。     

基于水质模型的河流水环境调控方案效果评估——以太浦河为例

针对太湖流域河流水质达标率下降的现状,构建基于水质模型的水环境优化方案的效果分析方法。以太浦河为例,应用WASP模型分析河流水环境优化调控方案的效果,应用实测水文水质数据率定和验证河流水质模型参数,设定枯水期污染物蓄积、降雨导致面源释放和突发性水污染事故引起的水质超标3种情景,通过模型模拟调水和抽水等调控措施的效果,分析不同的调控方案与水质改善效果的响应关系,为水环境优化方案筛选提供决策支持。     

城市污水的混凝处理及混凝污泥厌氧消化研究

采用聚合氯化铝与有机高分子絮凝剂复合投加的方法,对上海市闵行污水处理厂曝气沉砂池出水进行一级强化处理,研究了其对浊度、COD的去除效果,确定最佳投药量。在确定最佳投药量后,对混凝所产生污泥进行厌氧消化的可行性研究。结果表明:(1)有机絮凝剂与聚合氯化铝复合投加的强化效果明显优于单独投加聚合氯化铝;同时,聚合氯化铝与阳离子型有机絮凝剂复合投加的效果要优于阴离子型,并且可以进一步降低聚合氯化铝的投加量;使用聚合氯化铝与两性型有机絮凝剂复合投加也取得了较为满意的效果,与使用阳离子型有机絮凝剂的效果接近。(2)综合考虑COD、浊度和药剂投加量,当聚合氯化铝投量为30mg/L、阳离子型有机絮凝剂KP1205E投加量为2mg/L时,取得比较理想的效果。(3)被处理水的水质变化对化学一级强化的处理效果有很大影响,被处理水中溶解性的有机物组分越高,处理效果相应越差。(4)采用厌氧消化对混凝污泥进行处理,在投配比为5%时,单位VSS的产气量最大,达到0.76L/g,污泥的可消化性较好。     

强化混凝处理滦河水的对比试验研究

采用3种混凝剂(三氯化铁(FeCl3)、高效聚合氯化铝(HPAC)、聚合氯化铝(PAC))对滦河水进行强化混凝中试对比试验研究。试验结果表明:在相同的混凝剂成本条件下,采用常规处理工艺时,PAC和HPAC对浊度的去除效果都很好,HPAC对CODMn和UV254的去除效果最好。在滦河水正常水质期,不同的投加量均能使出水浊度和CODMn达到《城市供水水质标准》(CJ/T206-2005)的要求。