基于主元分析和神经网络的污水处理能耗分析

【摘要】：目前水处理是一个高能耗行业,在污水处理厂的各种能耗中,污水处理曝气阶段的能耗是一个重要部分,几乎占到总能耗的60%。提供了一种简单有效的污水处理曝气能耗监测模型,该模型可以根据污水厂的入水水质参数及其他运行参数预测污水处理曝气能耗,有助于控制系统根据实时能耗调节控制策略。文中首先采用主元分析法(PCA)简化该模型的输入参数,其次采用神经网络模型对该模型的输入参数及输出参数进行映射。通过某污水厂的运行数据对该模型进行训练和测试,结果表明该模型性能学习精度高,有效预测污水处理曝气能耗。也表明污水处理曝气能耗不仅和入水流量、pH、BOD有关,也和曝气池温度有关。 【作者单位】： 西安工业大学电信学院;
【关键词】： 污水处理厂 曝气能耗 化学需氧量 生物需氧量 BP网络
【基金】：陕西省教育科研2009年度重点计划项目(09JK499)
【分类号】：TP183;X703
【正文快照】： 0引言近年来随着水资源日益紧张和水环境日益被污染,污水处理厂开始受到关注。作为一个高能耗处理工艺过程,污水处理能耗可以分为三个部分,即预处理能耗、生化处理能耗和污泥处理能耗。其中,曝气能耗是最主要的能耗,占总量的60%[1]。为降低污水处理能耗,研究者提出了许多的观

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