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低溶解氧下氨氧化过程神经网络预测控制模型
外文标题：Neural network prediction and control model for ammonia oxidizing process under low DO concentration
文献类型：期刊
作者：冯红利^[1]刘秀红^[2]杨庆^[3]黄斯婷^[4]崔斌^[5]周桐^[6]杨玉兵^[7]周薛扬^[8]
机构：北京工业大学,北京市水质科学与水环境恢复工程重点实验室,北京100022;中国人民大学环境学院,北京,100872

通讯作者：Yang, Qing(yangqing@bjut.edu.cn)
年：2017
期刊名称：中国环境科学
卷：37
期：1
页码范围：139-145
增刊：正刊
收录情况：EI(20171203482887)中文核心期刊要目总览
所属部门：环境学院
语言：中文
ISSN：1000-6923
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_zghjkx201701017.aspx
基金：国家自然科学基金; 北京市委组织部青年拔尖团队; 北京市优秀人才培养资助计划
关键词：低溶解氧;氨氧化过程;神经网络;模型;pH
摘要：在低溶解氧(DO)状态下,以城市生活污水为研究对象,将神经网络预测的方法应用到污水处理过程中,建立了基于神经网络的氨氧化过程预测控制模型,预测并控制污水处理氨氧化过程.该模型分为两部分,一是根据在线pH值变化预测氨氧化结束时间,其相关系数R值为0.9985;二是根据在线pH值实时预测氨氮浓度,R值为0.9083.试验结果表明该模型预测精度高、可控性好,具有较好的适应性和稳定性,对实现并稳定短程硝化以及促进主流工艺(厌氧氨氧化)有重要的指导和借鉴意义.
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