响应面法和神经网络优化在污泥脱水调理剂优化中的对比及应用

采用响应面法和神经网络优化方法,对污泥板框脱水调理剂水平(次氯酸钠投加量、聚硫酸铁投加量、PAM投加量)进行优化,并对这2种方法的优化效果进行比较。结果表明:采用响应面法优化,当NaClO投加污泥干泥基的1.28%、PFS投加污泥干泥基的9.17%、PAM投加污泥干泥基的1.09‰时CST预测最小值为24.06s,实测值为24.13s;采用基于神经网络的遗传算法优化,NaClO投加污泥干泥基的1.3%、PFS投加污泥干泥基的11.7%、PAM投加污泥干泥基的1.02‰时CST预测最小值为22.9s,实测值为23.15s,脱水效果最优。通过RSM和ANN优化方法所拟合的数据的R2值分别是0.995 2和0.985 6,都具有较高的拟合度,均可用于污泥调理药剂的配比优化。