一種污水生化處理系統(tǒng)模型參數(shù)智能估算方法

【摘要】：研究污水生化處理優(yōu)化問題,由于受到當(dāng)前監(jiān)測手段和分析方法的限制,污水生化處理系統(tǒng)活性污泥模型的許多參數(shù)不能直接或準(zhǔn)確測定。模型的參數(shù)并不具備普遍性,應(yīng)用于不同污水處理廠的模型參數(shù)并不能取同樣的值。針對這一問題,采用改進(jìn)的免疫算法對模型參數(shù)值進(jìn)行估算。改進(jìn)的免疫算法采用周期性變化的變異算子以及混合評價指標(biāo)的免疫選擇算子,提高算法的搜索能力,使模型的動力學(xué)性質(zhì)最大程度地擬合實驗觀測數(shù)據(jù)。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)的免疫算法能提高污水處理系統(tǒng)的計算精度和速度。 【作者單位】： 廣西工學(xué)院電氣與信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 污水生化處理 參數(shù)估算 免疫算法
【基金】：教育部科學(xué)技術(shù)研究重點項目資助(212135) 廣西自然科學(xué)基金資助(2012GXNSFBA053165) 廣西教育廳科研項目資助(201203YB131,201202ZD071) 廣西工學(xué)院博士基金資助(院科博11Z09)
【分類號】：X703
【正文快照】： 1引言污水生化處理是一個復(fù)雜的生化反應(yīng)過程,國際水協(xié)會(International Water Association,IWA)相繼推出了污水生化處理系統(tǒng)活性污泥模型(Activated Sludge Model,ASM)ASM1、ASM2 ASM2d和ASM3。ASM含有許多化學(xué)計量系數(shù)和動力學(xué)參數(shù),這些參數(shù)直接影響模型的精度。然而,由于

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微生物降解動力學(xué)參數(shù)估計新算法的比較    孫偉;曾光明;魏萬之;黃國和;韋安磊;

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一體化OCO工藝處理生活污水研究    李德豪,周錫堂,林培喜,陳少華

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水庫湖泊水質(zhì)分析、模擬與預(yù)測的綜合數(shù)學(xué)方法及其應(yīng)用    谷照升

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基于Multi-Agent的分布式污水處理智能化系統(tǒng)研究    卿曉霞

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地下環(huán)境中有機污染物土壤-水分配系數(shù)的經(jīng)驗估計方法    李東艷;張建立;梁池生;

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