UV/H_2O_2降解微囊藻毒素的人工神经网络模型

• 作者: 王文清 高乃云 黎雷
• 来源期刊: 给水排水
• 学科: 工学
• 关键词: 微囊藻毒素 UV/H_2O_2 人工神经网络 模型 动力学
• 年，卷（期）: 2009,（11）
• 所属期刊栏目: 计算机技术1
• 页码范围: 112-116
• 页数: 5页
• 分类号: TU99
• 字数: 3713字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-8471.2009.11.031

摘要

试验建立了UV/H_2O_2高级氧化工艺降解微囊藻毒素MC-LR的人工神经网络模型.研究了UV强度、H_2O_2投加量、MC-LR初始浓度、pH等对降解速率的影响,并以反向传播算法的神经网络模型对多因素条件下的降解效果进行仿真预测.结果表明,降解速率不受初始MC-LR浓度的影响;UV的加强及H_2O_2投加量的增加能有效提高MC-LR的降解速率;pH的降低能大幅度改善降解效果,尤其在酸性条件下,pH的变化对降解速率的影响程度更大.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高乃云	同济大学污染控制与资源化国家重点实验室	443	7408	40.0	58.0
2	王文清	同济大学污染控制与资源化国家重点实验室	8	55	4.0	7.0
3	黎雷	同济大学污染控制与资源化国家重点实验室	30	382	11.0	19.0