支持向量機在MBR仿真系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、膜生物反應(yīng)器(Membrane Bioreactor，MBR)是將膜分離技術(shù)和生物反應(yīng)器技術(shù)結(jié)合而成的一種新型污水處理工藝。大量實驗研究表明，膜污染嚴重影響MBR工藝的性能，并且造成較大MBR的能耗，膜污染導(dǎo)致的最直接的后果就是膜通量下降，所以膜通量大小是膜污染程度的重要表征。因此，研究膜污染影響因素，確定膜通量的變化率，并用智能化仿真模型描述膜污染過程已經(jīng)成為當(dāng)今MBR模擬仿真系統(tǒng)的研究熱點。
　　 本文首先從理論上對膜分離工

2、藝、膜污染的形成機制、膜污染的影響因素等MBR工藝的基本原理進行深入分析，在此基礎(chǔ)上，對勞倫斯和麥卡蒂模型和MBR動力學(xué)模型等已有的MBR數(shù)學(xué)模型進行綜合研究，并將這些模型的參數(shù)進一步的分解細化，從數(shù)學(xué)模型入手，對各種膜污染的影響參數(shù)進行主成分分析，求出對膜污染影響最為明顯的三大因素：混合液懸浮固體(MLSS)、操作壓力(△P)和溫度T。本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模，結(jié)合具體試驗數(shù)據(jù)，按照事先確定的準則，通過線性回歸和多項式回歸，建立了三大

3、參數(shù)與膜通量的MBR智能仿真系統(tǒng)模型，以實現(xiàn)對膜通量較好的預(yù)測。
　　 針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)思想建立的MBR智能仿真系統(tǒng)模型的不足，本文采用粒子群算法對所建立的仿真模型參數(shù)進行優(yōu)化，并且求解以仿真模型輸出變量(膜通量)的變化率為目標函數(shù)的最優(yōu)化問題。通過采用MATLAB強大的仿真計算能力來編程驗證，結(jié)果表明，優(yōu)化后的MBR智能仿真模型能夠更加準確的預(yù)測膜通量，并且通過對仿真模型的尋優(yōu)過程使得仿真模型能夠合理的模擬MBR膜污染過程。本