【摘 要】
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以匹配后续厌氧氨氧化主体脱氮工艺进水为目的,采用亚硝酸型硝化工艺进行前期脱氮预处理.在前期试验及动力学分析基础上,利用带动量的自适应学习速率梯度下降算法,建立BPNN模
【机 构】
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四川师范大学工学院,四川成都,610041
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以匹配后续厌氧氨氧化主体脱氮工艺进水为目的,采用亚硝酸型硝化工艺进行前期脱氮预处理.在前期试验及动力学分析基础上,利用带动量的自适应学习速率梯度下降算法,建立BPNN模型,预测系统温度、进水pH、碱度、进水氨氮质量浓度、曝气量5个生态因子对亚硝化过程影响.采用分割连接权值( PCW)和偏导数(PaD)2种方法,定量化分析网络各层神经元的连接权值,明确了既定进水条件下,匹配厌氧氨氧化的短程亚硝化过程主导因子依次为曝气量、温度及碱度.采用遗传算法对已建立BPNN模型寻优,结果表明系统最优运行参数为:温度28.5℃、进水pH为8.34、进水碱度值6 777 mg·L-1,进水氨氮质量浓度1 215.8 mg·L-1、曝气量0.24 m3.h-1,与实际试验具有较好一致性.同时表明加大曝气量可以一定程度上降低温度要求.
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