小城镇污水处理厂经济决策分析方法研究

【摘要】：近年来我国城镇化日益明显，2011年城镇人口数量从改革开放初的1.72亿人增加至6.9亿，城镇化率从17.92%飙升至51.27%。我国在城镇化的发展过程中，一直走的是“先污染后治理”的道路，加大了现今污水处理的成本与难度。就松花江流域而言，该地区人口已超过6200万，其环境污染危害随着流域经济和人口数量的快速增长而愈见突出，江水污染加剧，水环境遭到破坏，污染事故频发。为保护松花江沿线各城镇环境和生活饮用水安全，国务院要求相关部门加强措施，强化监督管理，实现污染减排约束性指标，加强小城镇污水处理厂的建设。在此情况下小城镇污水处理厂数目将扩增，甚至将超过大、中型污水处理厂。但相对大城市而言，小城镇存在经济实力弱、技术和管理水平低，水环境容量较小等特点，这是小城镇污水处理所具有的特殊性。因此，污水处理工艺是否得当，经济成本是否合理，将直接关系到小城镇污水处理厂建设的成败，关系到我国环境状况和可持续发展。基于以上问题，本课题针对我国小城镇污水处理方案经济决策分析方进行了研究。 对于污水处理工艺，通过对全国范围的小城镇污水处理厂进行调研，总结得出我国南北各地区现主要采用的城镇污水处理厂工艺类型包括A/O法、A2/O法、氧化沟法、SBR法、曝气池生物滤池法等等，其中北方地区城市污水处理厂中采用的主流工艺基本为A/O工艺和SBR工艺以及以此为基础的各种变型工艺。 对于污水处理厂的投资运行费用计算，分别采用了城镇污水污染控制费用函数及人工神经网络模型进行运算。费用函数方面，本文对国内外学者在城镇污水处理厂水污染控制投资和运行费用函数方面的大量研究进行了总结，归纳出国内外现有城镇污水污染控制投资和运行费用函数模型相关研究成果，分析和总结了城镇污水污染控制费用函数模型研究存在的问题和经验。在分析城镇污水污染控制投资和运行管理现状和特征的基础上，选择和确定了城镇污水污染控制费用函数模型和参数，并通过费用函数模型和参数对佳木斯段拟建污水厂投资成本和运行成本进行了估计推算，对开发的松花江流域典型江段水污染技术经济决策支持系统进行了简单叙述。 人工神经网络函数方面，本文对人工神经网络模型概念原理及其应用进行了简单介绍，尤其总结了其运用于水污染控制中的研究现状。而后首次将人工神经网络模型运用于小城镇污水处理厂经济决策分析中。在对比神经网络法和函数法计算城镇污水污染控制投资费用、运行费用及其总费用后，分析得出较函数计算法，神经网络模型的计算误差为6~17%、4~12%、8~14%。考虑到本次神经网络运算样本数据数量缺乏丰富性，函数计算法结果存在误差，两方法计算结果相差在20%以内是合理的。由此可以得出结论：人工神经网络模型用于预测城镇污水处理厂投资和运行费用的方法可行。 流域水污染控制的决策在于正确的分析方法，流域水污染控制的保证却在于良好的管理。本文介绍了国外发达国家的水污染管理的特点，分析了国外管理体系对我国的借鉴性而后分析比较了我国流域水管理控制办法的现状，以及目前管理上存在的问题。重点阐述了小城镇流域水管理的特点，介绍了松花江流域水污染控制技术经济决策支持系统，并推荐了一种具有广泛适用性的我国小城镇流域污染控制管理体系。 【关键词】：小城镇污水处理厂 经济决策 费用函数法 神经网络
【学位授予单位】：辽宁大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：X703
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 引言11-17
• 0.1 课题背景11-12
• 0.1.1 城镇化概况11
• 0.1.2 城镇化带来的社会问题11-12
• 0.2 研究目的及意义12-13
• 0.3 国内外研究现状13-15
• 0.3.1 国内外城镇污水水污染控制费用函数研究现状13-14
• 0.3.2 国内外城镇污水水污染控制神经网络研究现状14-15
• 0.4 主要的研究内容15-17
• 第一章 小城镇污水处理工艺评述17-22
• 1.1 典型江段的选择17
• 1.2 佳木斯市污水排放水量及水质17-18
• 1.3 小城镇污水处理的主要形式及处理工艺18-20
• 1.4 本章结论20-22
• 第二章 基于水污染控制费用函数模型的经济决策分析22-30
• 2.1 城镇污水污染控制费用函数模型比较分析22
• 2.2 城镇污水污染控制建设投资和运行费用函数模型选择22-25
• 2.3 城镇污水污染控制费用计算25-27
• 2.4 城镇污水污染控制经济决策支持系统27-29
• 2.5 本章结论29-30
• 第三章 基于人工神经网络模型的小城镇污水处理厂经济决策分析30-48
• 3.1 人工神经网络模型30-31
• 3.2 神经网络的基本特点31-32
• 3.3 神经网络的分类32-33
• 3.4 神经网络算法33-35
• 3.5 污水处理厂投资和运行费用神经网络计算35-47
• 3.5.1 BP 神经网络模型的建立35-36
• 3.5.2 神经网络模型的训练和学习36-38
• 3.5.3 城镇污水污染控制投资费用神经网络预测及性能判定38-41
• 3.5.4 城镇污水污染控制运行费用神经网络预测及性能判定41-44
• 3.5.5 城镇污水污染控制总费用神经网络预测及性能判定44-47
• 3.6 本章总结47-48
• 第四章 小城镇流域水污染控制管理48-54
• 4.1 国外流域水管理特点与借鉴性48-50
• 4.1.1 欧盟国家48-49
• 4.1.2 联邦制国家49-50
• 4.2 国内流域水管理现状50
• 4.3 松花江流域水污染控制管理50-53
• 4.3.1 水污染控制技术经济决策支持系统51-52
• 4.3.2 跨行政区生态补偿机制52
• 4.3.3 水污染物排污权交易52-53
• 4.4 本章小结53-54
• 第五章 结论与展望54-55
• 5.1 结论54
• 5.2 展望未来工作方向54-55
• 致谢55-56
• 参考文献56-59
• 攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况59-60

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