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大数据技术在高校污水MBR膜寿命预测的应用——以西安思源学院为例
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作者 李东 张学梅 +2 位作者 付波 秦宝兰 马青华 《应用数学进展》 2022年第1期583-589,共7页
采用大数据均值聚类分析方法,将西安思源学院再生水厂的A2/O-MBR系统3520天的运转数据进行处理。按照“日工业透水率”的定义,计算每个膜池的日工业透水率,剔除五类异常点,得到1#、2#、3#膜池的有效日工业透水率天数分别为2474天、2725... 采用大数据均值聚类分析方法,将西安思源学院再生水厂的A2/O-MBR系统3520天的运转数据进行处理。按照“日工业透水率”的定义,计算每个膜池的日工业透水率,剔除五类异常点,得到1#、2#、3#膜池的有效日工业透水率天数分别为2474天、2725天、和2652天。将每25个有效日工业透水率划分为一个计算单元,计算单元的算术平均值和标准偏差。将每个膜池的计算单元的算术平均值按次序排列,并回归得工业透水率衰减方程。该直线方程的截距表示开始时工业透水率。该直线方程的负斜率意味着工业透水率随着操作时间的延长而不断衰减。根据每个膜池的工业透水率衰减方程,可以确定1#、2#、3#膜池的工业透水率年衰减率分别是4.36%/年、4.10%/年、和4.54%/年。 展开更多
关键词 大数据技术 工业透水 有效日工业透水率 工业透水年衰减
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