城市污水处理厂中A~2O工艺过程的建模研究

【摘要】：水环境的污染加上水资源的匮乏,促使了污水处理的大力发展,使得建立一个可靠的污水处理系统,并对污水处理过程的各个重要过程参数进行监测和控制是非常有必要的。一来可以控制出水的水质符合指定的标准,二来可以对整个处理过程的能耗进行优化,节能减排。这两方面分别代表这两个非常重要的污水处理过程参数,出水COD和生化池DO,前者指出水的生化需氧量,而生化池的DO数值则代表着生化池进行有机物降解的程度以及鼓风机的能耗。本课题的目标就是建立一个为操作进行指导的模型来帮助在出水水质达标的前提下优化DO的数值,达到节能减排的目地。 建立模型的方法可以分为机理模型和基于智能控制方法的黑匣子模型,前者需要对工艺过程很深的理解,后者只需要合适的样本输入输出数据。基于污水处理过程的复杂性,本文采用的是基于智能控制方法的建模方式。而其中以神经元网络和数理统计中的支持向量机为主。 本课题的研究对象是城市污水处理过程中的A20工艺过程。首先对A20工艺污水处理系统的工艺流程和特点进行分析和研究,用BP神经网络和最小二乘-支持向量机分别对筛选处理过的数据进行建模和优化,之后,文章对比了这两种最受欢迎的智能建模方法,得出他们各自适用的污水处理过程。 最后基于对上述两个单一模型理解的基础上,加上对污水处理系统多模型建模的可行性分析,提出了基于模糊C均值聚类的多模型建模方法。该种建模方法能够利用多种模型各自的优点,加快数据的预测速度,提高预测精度和泛化能力。 【关键词】：操作指导模型 A~2O工艺 BP 支持向量机 多模型建模
【学位授予单位】：华东理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：X703
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 绪论9-13
• 1.1 课程背景及意义9
• 1.2 污水处理系统监测和控制现状9-10
• 1.3 污水处理过程建模研究现状10-11
• 1.4 论文主要工作11-13
• 第2章 污水处理工艺方法及控制13-25
• 2.1 常见污水处理方法介绍13-14
• 2.2 污水处理工艺介绍14-18
• 2.2.1 常见生物法污水处理工艺介绍14-17
• 2.2.2 A~2O污水处理工艺简介17-18
• 2.3 本文污水来源及水质18-19
• 2.4 本文污水处理工艺流程19-20
• 2.5 建模对象及辅助变量的选择20-24
• 2.5.1 建模对象的选择20-21
• 2.5.2 辅助变量的选择21-24
• 2.6 本章小结24-25
• 第3章 基于BP的神经网络建模方法25-37
• 3.1 人工神经网络概述25-27
• 3.1.1 人工神经网络的起源与发展25-26
• 3.1.2 人工神经网络在污水处理建模中的应用26-27
• 3.2 BP神经网络的基本原理27-29
• 3.2.1 BP神经网络的基本结构27
• 3.2.2 BP算法的步骤27-28
• 3.2.3 BP算法的学习规则28-29
• 3.2.4 BP算法的局限性29
• 3.3 基于BP神经网络的生化池出水COD建模29-33
• 3.3.1 数据采集和预处理29-32
• 3.3.2 网络拓扑结构32
• 3.3.3 模型性能参数指标32-33
• 3.3.4 仿真结果分析33
• 3.4 BP模型的改进33-36
• 3.5 本章小结36-37
• 第4章 基于LS-SVM的统计建模方法37-50
• 4.1 支持向量机方法概述37-44
• 4.1.1 统计学习理论37
• 4.1.2 支持向量机简述37-44
• 4.2 最小二乘-支持向量机(LS-SVM)44-45
• 4.3 基于LS-SVM的生化池出水COD建模45-47
• 4.3.1 模型的建立45
• 4.3.2 参数调整对模型的影响45-47
• 4.4 BP和LS-SVM的对比47-49
• 4.5 本章小结49-50
• 第5章 基于模糊C均值聚类的多模型建模方法50-60
• 5.1 多模型建模方法在建模中的应用50-52
• 5.1.1 多模型理论50-52
• 5.1.2 多模型的建模方法52
• 5.2 多模型在污水处理中的可行性分析52-53
• 5.3 模糊C均值聚类原理53-56
• 5.3.1 隶属度函数54
• 5.3.2 硬C-均值聚类算法54-55
• 5.3.3 模糊C-均值聚类算法55-56
• 5.4 基于模糊C均值聚类的多模型出水COD的多模型预测模型56-59
• 5.5 本章小结59-60
• 第6章 总结与展望60-62
• 6.1 本文主要工作总结60
• 6.2 工作展望60-62
• 参考文献62-65
• 致谢65

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