前置生物膜脱氮污水处理系统的神经网络预测模型研究

针对前置生物膜脱氮污水处理系统(ABAF/0BAF)的多变量、不确定性、非线性等特点,以某污水处理厂的实际运行数据为基础,采用人工神经网络(ANN)的方法,建立了ABAF/0BAF基于混合递阶遗传算法的RBF神经网络预测模型。模型运算结果表明,预测值和实测值能较好地吻合,起到了模拟预测的效果,同时能优化运行状态。该模型的建立为ABAF/0BAF的预测及运行管理供了一条简便实用的途径,具有良好的研究和工程实用价值。

ABAF/OBAF工艺用于提标改造工程的调试与运行

太湖流域污水处理厂出水水质需达到《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB18918—2002)的一级A标准,为此浙江省湖州碧浪污水处理厂提标改造工程采用ABAF/OBAF前置生物膜脱氮污水处理工艺对生活污水进行深度处理。实际进水浓度低于设计值,通过调整运行工况和参数,使出水水质达标。提标工程的运行费用为0.17元/m3。此外,还对该工艺运行中存在的几点关键问题进行了分析并提出相应的对策。