基于动力学和PSO-SVM的废水厌氧处理产气量的混合软测量模型

• 作者: 万金泉 刘林 王艳 谢彬 马邕文
• 来源期刊: 中国造纸
• 学科: 地球科学
• 关键词: 厌氧消化 产气量 动力学模型 粒子群算法 支持向量机
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 31-36
• 页数: 6页
• 分类号: X793
• 字数: 4804字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11980/j.issn.0254-508X.2017.03.006

摘要

在实验室搭建了一套基于IC厌氧反应器的废水厌氧处理系统,自制有机废水(以葡萄糖、尿素、磷酸二氢钾按COD∶N∶P=200∶5∶1的比例配制,同时加入微量元素)进行实验,该系统运行2个月,采集159组运行数据作为元数据集,以进水有机负荷、反应器温度、反应器pH值、氧化还原电位、体系积累的乙酸和进水碱度为输入量,以产气量为输出量,建立PSO(粒子群算法)-SVM(支持向量机)传统模型.为提升模型预测精度,在传统模型基础上,将反应器温度、反应器pH值、体系积累的乙酸进行动力学模型量化后建立混合模型.仿真结果表明,PSO-SVM模型对预测废水厌氧处理体系产气量表现较好,测试集的预测数据与实际数据的相关系数为86.71％,引入动力学模型后的混合模型在产气量预测中的精度提升较大,线性相关性R由86.71％提升至95.73％,可为监控、优化和理解厌氧消化过程提供指导.