混合软测量方法在污水处理中的研究

【摘要】： 本文在前人研究过的ASM1和ASM1-CN的基础上,建立了一种简化的机理模型(SPM)。相对于其他模型来说,该简化模型结构更加简单,参数更少,实际应用起来也更加方便。另外,由于污水处理过程中,鼓风机的风量控制是节约成本的一个重要的因素之一,所以,在该简化模型中加入了风机的风量控制过程,根据曝气池里面的溶解氧的浓度来进行调解鼓风机的风量,可以节约水厂的运行成本。 简化模型是在以前复杂模型的基础上改进而来,模型中不可避免的会用到跟以前模型相同的参数,但参数值的大小应该重新确定,所以,在简化模型使用之前,要根据实际运行数据通过遗传算法(GA)对其参数进行优化。 污水处理的是一个十分复杂的微生物反应过程,其中包含有许多未知因素,包括不同的操作工况、天气、进水状况等,单纯数学模型的预测肯定会存在一定的误差。基于神经网络的非线性拟合能力,所以,本文采用神经网络来对机理模型进行偏差校正,建立了一种混合软测量模型。 混合模型的基本实现步骤如下: 1.用已经建好的机理模型来对实际过程进行预测,求得预测值跟实际值(采样值)的偏差; 2.选用合适的神经网络,并根据现有数据的情况进行选择,确定神经网络各层的节点数; 3.根据实际情况选择神经网络的输入向量,步骤1中所得误差作为网络的输出,对神经网络进行训练,得到由机理模型和神经网络组成混合模型; 4.对于现场新来的数据,分别输入机理模型和神经网络部分,两者的输出之和即为混合模型的预测值。 仿真结果显示,该混合模型对实际过程具有很好的拟合预测效果,特别是对实际处理时间地预测,节约了成本,增加了处理量,说明了这种混合软测量方法(SPM+GA+NN)的准确性和可应用性。 【关键词】：污水处理 遗传算法 神经网络 混合模型
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：X703
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 绪论12-18
• 1.1 课题背景描述及研究意义12-13
• 1.2 国内现行的污水处理方法介绍13-14
• 1.3 活性污泥数学模型的研究现状14-18
• 第二章 活性污泥法污水处理过程的分析18-21
• 2.1 活性污泥处理过程的图解剖析18-19
• 2.2 污水的主要水质参数及出水水质标准19-21
• 第三章 软测量技术在污水处理中的应用21-24
• 3.1 辅助变量的选择21
• 3.2 数据处理21-22
• 3.3 软测量模型的建立22-23
• 3.4 在线校正23-24
• 第四章 废水处理过程的相关参数及测量方法24-30
• 4.1 浊度24
• 4.2 悬浮固体24
• 4.3 沉降性能24-25
• 4.4 电导率25
• 4.5 溶解氧（DO）的测量25-26
• 4.6 酸度的测量26
• 4.7 BOD（生物化学需氧量）26
• 4.8 COD（化学需氧量）26-27
• 4.9 TOC（总有机碳）27
• 4.10 氨氮27-28
• 4.11 硝酸氮和亚硝酸氮28
• 4.12 有机氮28
• 4.13 污泥呼吸速率28-30
• 第五章 沉淀和澄清过程的建模30-35
• 5.1 过程分析30-31
• 5.2 多层模型31-32
• 5.3 沉淀通量模型32-33
• 5.4 澄清33
• 5.5 分格模型33-35
• 第六章 活性污泥1 号模型的结构及其工作原理35-47
• 6.1 模型的基本结构及描述的机理35-39
• 6.1.1 异养微生物的充氧生长35
• 6.1.2 异养微生物的缺氧生长35
• 6.1.3 自养细菌的需氧生长(硝化作用)35
• 6.1.4 异养微生物的衰减35-36
• 6.1.5 自养微生物的衰减36
• 6.1.6 可溶性有机氮的氨化作用36
• 6.1.7 水解36
• 6.1.8 模型的必要假设36-37
• 6.1.9 模型结构37-39
• 6.1.10 开关函数的使用39
• 6.2 模型参数的介绍39-44
• 6.3 模型入流组分的测定及划分标准44-47
• 第七章 简化机理模型（SPM）的建立47-51
• 7.1 ASM1 模型在实际应用中的不足之处47
• 7.2 基于实际情况的合理假设47-49
• 7.2.1 反应过程的简化47-48
• 7.2.2 加入了新的控制量48
• 7.2.3 模型组分和参数的变化48
• 7.2.4 简化模型的建立48-49
• 7.2.5 相关参数的确认49
• 7.3 基于遗传算法（GA）的参数优化49-51
• 第八章 混合模型的建立51-57
• 8.1 机理模型在实际使用中的优势与局限性51
• 8.2 神经网络在非线性拟和中优势与局限性51-55
• 8.3 基于机理模型和神经网络的混合模型的建立55-57
• 第九章 基于MATLAB 的模型验证57-62
• 9.1 不同进水条件下的总出水状况预测比较57-58
• 9.2 相同进水条件下，不同时刻的处理情况预测比较58-59
• 9.3 基于混合模型的处理时间和费用的控制59-60
• 9.4 混合模型对实际处理时间的预测60-62
• 第十章 基于实际水厂数据的模型预测效果验证62-68
• 10.1 基本处理工艺62-63
• 10.2 机理建模的出发点63-64
• 10.3 数据的处理64
• 10.4 根据机理模型的预测值计算偏差64-65
• 10.5 RBF 神经网络的训练65
• 10.6 仿真结果65-68
• 第十一章 全文的总结与展望68-70
• 参考文献70-75
• 致谢75-76
• 攻读学位期间发表（录用）的学术论文目录76

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