基于BP神经网络的城镇污水厂活性炭自动投加系统研究

被引：10

作者：

方荣业 ^{[1
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史宇滨 ^{[2
]}

蒋婷 ^{[1
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李威 ^{[1
]}

史惠祥 ^{[1
]}

机构：

[1] 浙江大学环境与资源学院

[2] 华东勘测设计研究院有限公司

来源：

浙江大学学报(理学版) | 2018年 / 45卷 / 04期

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;

D O I：

暂无

中图分类号：

X703 [废水的处理与利用];

学科分类号：

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BP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.

引用

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