制药废水UASB-HAR-ICEAS组合处理系统效能建模及优化研究

以某制药废水的升流式厌氧污泥床(UASB)-水解酸化池(HAR)-间歇式循环延时曝气活性污泥法(ICEAS)新型组合处理系统为背景,分析该系统效能,并建立遗传算法优化神经网络(GA-BPNN)模型对系统出水水质进行仿真预测,并利用建立的GA-BPNN模型对系统的运行条件进行优化研究。研究表明,在稳态运行的120 d,系统对废水COD和NH3-N去除率分别为98.6%和86.6%;GA-BPNN模型对出水COD和NH3-N的预测结果和实际监测值之间的平均绝对百分误差为5.55%和6.99%,能很好地应用于组合系统的出水水质预测管理中;GA-BPNN模型还可求解出系统的最优化运行条件,为工程实际操作提供了坚实的理论基础。