BP神經(jīng)網(wǎng)絡在UASB操作控制中的應用.pdf

1、本文在高濃度有機廢水中選取制革廢水為試驗對象，建立一個BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，對水質進行預測，通過該模型對厭氧生化過程進行控制。 厭氧生物處理由于耗能少、運行費用低，污泥產(chǎn)量少，可消除產(chǎn)生氣體對空氣的污染，能承受較高的有機負荷和容積負荷，在工業(yè)廢水中的應用越來越多。然而，由于厭氧菌增長非常緩慢且對外界條件十分敏感，使厭氧反應器的啟動和控制都相對復雜，現(xiàn)存的很多動力學方程都不能精確描述其反應過程，而且CODCr的去除受堿度、進水水質、

2、pH、揮發(fā)性脂肪酸影響等多項參數(shù)的影響，每一項參數(shù)與CODCr去除率并不是簡單的對應的線性關系，所以傳統(tǒng)的分析方法是很難分析這種非線性的、復雜的厭氧生化過程。本文采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡為分析工具，它具有大規(guī)模并行運算，有自適應性、有學習、容錯性的能力，特別在需要同時考慮許多因素和條件、不精確的、模糊的信息處理時，采用神經(jīng)網(wǎng)絡更有效。 本文在建模時以visualbasic6.0為計算平臺，通過對成都一制革廠污水站監(jiān)測數(shù)據(jù)的訓練和學習，