基于BP神经网络的城镇污水厂活性炭自动投加系统研究

• 作者: 史宇滨 史惠祥 方荣业 李威 蒋婷
• 来源期刊: 浙江大学学报（理学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 深度处理 粉末活性炭投加系统 BP神经网络 投药复合控制
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 环境科学
• 页码范围: 468-475
• 页数: 8页
• 分类号: X505
• 字数: 6818字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-9497.2018.04.014

摘要

近年来,活性炭吸附技术逐渐成为深度处理的主流技术,但粉末活性炭投加系统仍处于人工控制阶段,现场需要技术人员依靠经验确定活性炭投加量,易造成出水水质不稳定、活性炭药耗大等问题.以浙江省嘉善县某城镇污水处理厂的深度处理工艺为研究背景,以粉末活性炭投加系统为研究对象,针对活性炭投加控制系统滞后、非线性、复杂等问题,建立了B P神经网络前馈预测-PID反馈控制的自动投加控制系统.实践证明,该系统具有较强的自适应能力和较高的控制精度,出水COD达标率较人工控制提高了8.88％,活性炭日均消耗量削减了16.61％,取得了较好的经济效益.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史惠祥	浙江大学环境与资源学院	69	1261	20.0	33.0
2	李威	浙江大学环境与资源学院	19	190	7.0	13.0
3	方荣业	浙江大学环境与资源学院	3	20	3.0	3.0
4	蒋婷	浙江大学环境与资源学院	4	25	4.0	4.0
5	史宇滨		1	5	1.0	1.0