基于CA-GRU的污水处理厂出水总氮浓度预测研究

为了精确预测污水处理厂出水总氮浓度,以呼玛县某污水处理厂公开监测的污水出水水质数据为样本进行了研究。提出了一种基于卷积注意-门控循环单元(CA-GRU)网络的混合模型。首先,使用时间滑动窗口,将数据转换成连续的特征图以作为输入,并从中提取抽象特征。然后,将这些特征映射到网络模型中。最后,通过门控循环单元(GRU)网络模型获得预测值。试验结果显示,CA-GRU模型的均方根误差(RMSE)为0.172,平均绝对百分比误差(MAPE)为0.010。该结果比GRU网络模型低0.108、0.016,比卷积神经网络(CNN)-GRU模型低0.027、0.005,比Attention-GRU模型低0.065、0.007。该结果表明,CA-GRU模型预测效果良好,利用CNN等模型有利于减少冗余信息的干扰。CA-GRU模型能够充分提取污水水质数据在时间和空间上的特征、更准确地预测出水水质总氮含量,具有较高的应用价值。

市政污水处理厂出水氨氮浓度的影响及实例分析

市政污水处理厂出水氨氮超标的情况时常发生,出水水质的不达标排放会危害人体健康,达到一定含量之后会使水体出现富营养化,对生态环境有着极大的危害。基于此,本文从基础理论的角度分析pH值、温度、污泥浓度及性能、进水氨氮和溶解氧对出水氨氮浓度的影响,提出对市政污水处理厂系统调控的措施,以期望减少出水氨氮超标的情况。

基于DAK-FNN的出水氨氮软测量建模方法

针对因出水氨氮实时数据不完备建立的模型性能较差问题,在迁移学习框架下,提出一种基于数据与知识驱动的模糊神经网络(data-knowledge-driven fuzzy neural network,DAK-FNN)出水氨氮软测量建模方法。首先,为有效结合源场景已有知识和当前场景数据,提出一种基于迁移学习思想的知识传递方法,将从大量历史数据获取的参考模型蕴含的知识传递到目标模型,并利用在线学习的方式微调目标模型参数,提高模型精度。此外,提出一种基于长短时记忆机制的结构调整方法,将目标模型神经元分为核心神经元与非核心神经元,通过设定不同的神经元增删阈值调整结构,提高模型泛化性能。出水氨氮预测实验结果表明,与其他方法相比,所提方法具有更高的在线预测精度和更好的实时性。

基于敏感性分析的区间二型模糊神经网络出水总氮软测量

【目的】出水总氮检测在监测污水处理厂超标排放和预防水质富营养化中发挥了重要的作用,但仍存在精度低,实时性不强的问题。为解决城市污水处理过程出水总氮难以在线精准检测的问题,提出了一种基于敏感性分析的区间二型模糊神经网络(SA-IT2FNN)出水总氮软测量方法。【方法】采用敏感性分析法(Sensitivity Analysis,SA),选取与污水处理过程出水总氮关联性较强的主元变量。然后,将所选的关键主元变量作为IT2FNN的输入变量,通过训练模型参数建立出水总氮软测量模型。【结果】仿真结果显示:对于冬季数据集,SA-IT2FNN选取6个、8个、10个主元变量进行预测时,训练时间分别为6.2 s、7.8 s、9.7 s;均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为0.44、0.35、0.33。另外,SA-IT2FNN选择8主元变量预测时,夏季和冬季对应的测试RMSE分别为0.38和0.39。【结论】结果表明:SA通过对模型的输入变量降维,有效提高了模型的预测效果;基于IT2FNN的总氮软测量模型在不同工况下都能够保证预测精度,具有较好的学习和预测能力。研究成果展示了人工智能在总氮检测中的独特作用,为污水处理出水指标高精度检测提供了有效的方法。

基于区间二型模糊神经网络的出水氨氮软测量

针对污水处理过程出水氨氮(ammonia nitrogen,NH4-N)难以实时检测的问题,提出了一种基于区间二型模糊神经网络(interval type-2 fuzzy neural networks,IT2FNN)的软测量方法,建立了出水NH4-N的软测量模型,实现了出水NH4-N的实时检测。首先,采集和预处理相关过程变量的实际运行数据,通过主元分析法筛选出与出水NH4-N相关性较强的过程变量。其次,利用IT2FNN建立所选变量与出水NH4-N的软测量模型,通过梯度下降算法对模型相关参数进行修正。最后,将基于IT2FNN的出水NH4-N软测量模型应用于实际污水处理过程。实验结果表明,提出的出水NH4-N软测量方法不仅能够实现污水处理过程出水NH4-N的实时检测,而且具有较高的检测精度。

基于GNFA-SVR污水出水总氮软测量研究

污水处理流程具有滞后性、时变性、强耦合、非线性等特点,是一个多维输入、多维输出的复杂系统。根据实时进水水质判断未来出水水质的一些参数是否存在超标可能,以便提前对工艺参数进行调整,对污水处理系统的优化具有重要意义。针对污水处理出水总氮(TN)检测大滞后的问题,提出一种基于高斯函数非线性递减步长的萤火虫算法优化支持向量回归参数(GNFA-SVR)的软测量模型。通过改进萤火虫算法(FA)对支持向量回归机(SVR)的惩罚因子和核参数寻优,将污水进水水质的特征组分作为预测模型输入,建立GNFA-SVR出水TN预测模型。仿真结果表明,与LFA(线性递减步长的萤火虫算法)-SVR和FA-SVR预测模型相比,GNFA-SVR组合模型参数寻优收敛速度快、预测精度高,且预测误差在±0.5 mg/L以内,可实现出水TN的精准预测。

混凝-吸附对二级出水中氮和磷的去除特性研究

针对生活污水的二级处理出水,研究了混凝-吸附对二级出水中氮和磷的去除特性,以筛选出最优的二级出水中氮磷的去除工艺。结果表明,混凝出水总磷去除率达96.30%,总氮、氨氮出去效果较差。采用混凝-活性炭吸附出水总磷、总氮、氨氮的去除率分别是92.59%、76.97%、33.40%,总氮、氨氮浓度不能达到景观用水回用标准。混凝-沸石吸附出水总磷、总氮、氨氮的去除率分别是87.04%、86.17%、65.20%,去除效果好,浓度均达到再生水景观回用标准。因此,选用混凝-沸石吸附联合处理工艺去除二级出水中的氮和磷,为优化再生水处理工艺,保障再生水水质安全提供技术支持。

改进型T-S模糊神经网络的出水氨氮预测

由于污水在复杂的处理过程中无法进行出水氨氮(NH_(4)-N)值的实时检测,提出一种改进型T-S模糊神经网络(TSFNN)的算法来对出水NH4-N进行有效预测。利用主元分析法和"统计产品与服务解决方案"(SPSS)软件对出水NH4-N浓度的关键影响因子进行筛选,选择主要特征变量作为输入。针对TSFNN结构,采用模糊C-均值聚类算法(FCM)对其进行初始化。结果表明,该算法对出水氨氮值的预测具有良好的预测精度且保证了处理过程的时效性。

城市污水处理过程出水氨氮优化控制

为了改善城市污水处理过程出水氨氮的处理效果,提出一种城市污水处理过程出水氨氮优化控制方法.首先,基于机理特性分析影响出水氨氮浓度的性能指标,建立一种基于自适应核函数的性能指标与控制变量的关联模型,并通过粒子群优化算法获取控制变量溶解氧浓度的优化设定值;其次,设计自适应模糊神经网络控制器,完成溶解氧浓度优化设定值的跟踪控制;最后,将出水氨氮优化控制方法应用于基准仿真平台BSM1.实验结果表明,该优化控制方法不仅提高了出水氨氮的去除效果,而且有效降低了能耗.

城市污水处理厂出水氨氮升高原因分析

采用氧化沟工艺的城市污水处理厂,由于资金不足或设备检修等原因,而中断运行一周以上时间后,重新运行会出现出水氨氮高于进水氨氮的情况。本文以奥贝尔氧化沟工艺为例,以生物脱氮理论为依据;从有机氮的氨化、硝化、反硝化及微生物学,生物化学等方面,对产生此现象原因进行分析探讨。

市政污水处理厂出水氨氮超标问题及处理

针对市政污水处理厂出水氨氮超标问题,结合实际案例,做了简要的分析,提出了具体的处理策略。造成出水氨氮超标的原因较多,若想得到有效处理和控制,要结合污水处理厂实际,采取相应的措施,进而使其能够达到标准。

基于XGBoost的出水氨氮和总磷浓度的软测量研究

针对污水处理过程中出水氨氮(NH4-N)和总磷(TP)浓度两个重要指标难以在线测量的问题,提出了一种基于极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法的软测量方法。首先,针对数据预处理,采取K-邻近(K-Near⁃est-Neighbor,KNN)方法进行缺失值填充;其次,使用XGBoost算法进行软测量建模;最后,使用网格搜索方法调整XGBoost的参数。仿真结果表明,该软测量方法可以用于实时预测出水NH4-N和TP的浓度,并有较好的预测精度。

污水处理厂普通A／O工艺的出水总氮预测

经分析A／O工艺各影响因素，以污水生物处理的除氮原理为基础建立总氮预测计算模型，并从生产实际中得到的化验结果对计算过程加以修正，形成一套完整的出水总氮计算模型，实现对出水总氮预测，指导生产正常运营，保证出水总氮达标排放。

城市污水处理厂出水氨氮超标原因及策略研究

在现代化社会快速发展过程中,人民群众生活质量显著提升,营造了良好的生活环境。但是,结合当前城市污水处理厂出水氨氮指标检测结果分析,还依然存在氨氮超标情况,无法保证城市水质,极易引发安全问题。对此情况,还需针对氨氮超标问题详细探究,掌握引发问题的具体原因,再采用相关措施有效解决,从而保证大众生活质量。

某印染园区污水厂总氮去除普罗碳源的替代应用

某印染工业园区污水处理厂使用固体葡萄糖添加,出水总氮经常波动且正常时也处于超标边缘,污泥沉降比常年95%~99%,污泥性状较差,经过与我公司多次的交流了解后决定使用普罗碳源来替代葡萄糖,达到出水达标并降低运行成本的目的。

红霉素对活性污泥脱氮菌群的调控

为了研究红霉素对活性污泥脱氮菌群的影响,本文采用实验室规模SBR方法培养脱氮菌群,设置不同浓度梯度的红霉素:0 mg/L、10 mg/L、50 mg/L并分别加到预培养的活性污泥中,设三组实验,每组三个平行,每天对活性污泥换取相同浓度的氨氮溶液进行培养,并定时测定出水pH值和出水氨氮值进行实验分析。结果表明,不同浓度的红霉素对不同的菌群有不同程度的致毒作用,导致污水处理后还含有较高的氨氮值和pH值。硝化螺旋菌目、鞘脂单胞菌属菌类可以抵抗高浓度的红霉素,而绿弯菌门、硝化螺旋菌门、酸杆菌纲等菌类低浓度红霉素对其就具有较大的致毒性。

倍活反硝化菌和普罗碳在市政污水除总氮中的应用

研究引进倍活反硝化菌和生物活性碳源来增强系统反硝化能力,解决出水总氮不稳定的问题。研究表明:投加倍活反硝化菌和生物活性碳源一周以来,从综合运行数据来看,系统出水总氮已经由使用前的10 mg/L左右降至现在最低值为1 mg/L左右,这期间从10 mg/L降至1 mg/L仅用了5 d时间,系统的反硝化能力增强,反硝化速率提升,总氮去除效率提高,生化系统的污泥性能良好,污泥性状并未出现异常。

基于模糊神经网络的出水总磷和氨氮软测量方法研究

针对污水处理运行过程的重要指标出水总磷(Total Phosphorous,TP)和出水氨氮(Ammonia Nitrogen,NH4-N)难以实时测量的问题,文中提出了一种基于模糊神经网络的多变量软测量方法。首先,利用主元分析法对污水处理过程运行数据进行分析,获得TP和NH4-N的相关主元变量;其次,设计了一种基于模糊神经网络的多输入多输出软测量方法,利用自适应二阶算法对模型参数进行调整,提高了软测量方法的精度;最后,将设计的软测量方法进行封装,并将其应用于污水处理过程中试平台。实验结果表明:基于模糊神经网络的软测量方法能够同时实现TP和NH4-N的实时测量,并且具有较好的测量精度。

基于相对贡献指标的自组织RBF神经网络的设计

针对RBF(radial basis function)神经网络的结构和参数设计问题,本文提出了一种基于相对贡献指标的自组织RBF神经网络的设计方法。首先,提出一种基于相对贡献指标(relative contribution,RC)的网络结构设计方法,利用隐含层输出对网络输出的相对贡献来判断是否增加或删减RBF网络相应的隐含层节点,并且对神经网络结构调整过程的收敛性进行证明。其次,采用改进的LM(Levenberg-Marquardt algorithm)算法对调整后的网络参数进行更新,使网络具有较少的训练时间和较快的收敛速度。最后,对提出的设计方法进行非线性函数仿真和污水处理出水参数氨氮建模,仿真结果表明,RBF神经网络能够根据研究对象自适应地动态调整RBF结构和参数,具有较好的逼近能力和更高的预测精度。

应用A/O MBBR-MBR对PU合成革生化出水中硝酸盐氮的去除效果

对预先经过生化工艺处理过的PU合成革废水,进行了组分全分析,发现其总氮的主要存在形式为硝酸盐氮,其浓度高达285 mg/L的浓度水平。采用A/O-MBBR-MBR组合工艺对PU合成革废水生化出水进行了处理。结果证明,其对硝酸盐氮氨氮和COD的平均去除率为55.2%、51.0%和91.2%,具有较好的脱氮能力,是一种PU合成革废水的合适组合工艺。