论文摘要
当前,我国水环境的氮污染日益加剧,危害不断显现,因此受到了人们越来越多的关注,对水体实施有效的脱氮处理已是刻不容缓。本论文简介了国内外生物脱氮技术的研究过程和研究成果以及该技术的最新研究进展,指出了我国发展新型生物脱氮技术的重要性,新型生物处理技术的引入能很大程度的改进目前废水脱氮处理的水平。最近以短程硝化为代表的一些新型的氨氮去除技术得到了长足的发展,这些技术的出现为高氨氮废水的处理提供了经济可行的选择。实验利用人工神经网络对4组SBBR反应器内短程硝化过程进行仿真模拟,采用误差反向传播算法,并结合自适应学习率,在MATLAB语言环境下建立了进水NH4+-N﹑DO﹑温度以及外加碳源与出水NH4+-N和出水NO2--N之间的非线性映射函数关系,确立了相关的动态模型。结合最优化网络模型运行参数:隐节点数为7,动量常数为0.7,初始学习率为0.25,最佳训练次数为4000次,对样本进行仿真学习,仿真输出值与实际值的拟合程度相当高,最大误差仅仅只有13.90%,最小误差0.99%。在整个样本测试中,对出水氨氮的仿真值绝对平均误差率只有6.42%,对出水亚硝酸盐的仿真值绝对平均误差率为6.57%,精度相当高。通过权重分析,探究了各输入因素与输出结果之间的价值贡献关系,进水NH4+-N和温度对短程硝化过程表现出较大的影响.人工神经网络模型能够很好地映射出控制短程硝化过程的各个因素之间的非线性函数关系,可以应用于污水短程硝化生物处理过程的动态监控。
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