污水曝气污染物浓度预测及其成本最优控制

• 作者: 刘惠康 许玥
• 来源期刊: 人民长江
• 学科: 地球科学
• 关键词: 污水处理 SVM 曝气成本 信息粒化时序回归 COD超量削减补贴 NSGA-Ⅱ
• 年，卷（期）: 2018,（16）
• 所属期刊栏目: 水环境与水生态
• 页码范围: 24-29
• 页数: 6页
• 分类号: X503
• 字数: 3242字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16232/j.cnki.1001-4179.2018.16.005

摘要

在污水处理厂水质检测中,化学需氧量(COD)和氨氮浓度(NH3-N)等指标很难实现实时、精准、经济的测量,因而难以根据污染物浓度对污水处理过程中曝气需氧量和能耗进行控制.应用支持向量机(SVM)建立了预测模型,再用信息粒化时序回归方法来预测COD和NH3-N的变化,实现了对COD和NH3-N的在线软测量.在预测指标符合出水标准的前提下,建立了曝气成本数学模型;并考虑政府COD超量削减补贴,得到综合成本模型.应用NSGA-Ⅱ算法优化曝气处理工艺,可使吨水电耗降低44％ ～58％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘惠康	武汉科技大学信息科学与工程学院	84	301	7.0	14.0
2	许玥	武汉科技大学信息科学与工程学院	2	1	1.0	1.0