针对污水处理厂生化池中参数监测智能化水平不高、人力耗费较大的问题,提出基于麻雀算法-长短期记忆神经网络(Sparrow Search Algorithm-Long Short Term Memory Network,SSA-LSTM)的水质参数预测模型。以污水处理过程中好氧区溶解氧(Di...针对污水处理厂生化池中参数监测智能化水平不高、人力耗费较大的问题,提出基于麻雀算法-长短期记忆神经网络(Sparrow Search Algorithm-Long Short Term Memory Network,SSA-LSTM)的水质参数预测模型。以污水处理过程中好氧区溶解氧(Dissolved Oxygen,DO)、好氧区混合液悬浮固体(Mixed Liquid Suspended Solids,MLSS)质量浓度、缺氧区DO、缺氧区氧化还原电位(Oxidation-Reduction Potential,ORP)、厌氧区DO和厌氧区ORP 6个关键指标为数据样本,进行实例研究。将SSA-LSTM的预测结果与长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory Network,LSTM)、粒子群算法(Particle Swarm optimization-Long Short Term Memory Network,PSO-LSTM)、深度森林以及支持向量机进行对比分析,结果显示:SSA-LSTM在6个参数上的均方误差(EMSE)和决定系数(R2)均表现出更好的预测性,预测精度最高。展开更多
采用掺硼金刚石电极(BDD电极)电化学氧化工艺处理不同的垃圾渗滤液,研究COD、氨氮和总氮的去除情况和去除速率,并进行能耗分析,为电化学氧化处理垃圾渗滤液在实际工程应用提供技术参考。结果表明:电化学氧化处理新鲜渗滤液原液、生化出...采用掺硼金刚石电极(BDD电极)电化学氧化工艺处理不同的垃圾渗滤液,研究COD、氨氮和总氮的去除情况和去除速率,并进行能耗分析,为电化学氧化处理垃圾渗滤液在实际工程应用提供技术参考。结果表明:电化学氧化处理新鲜渗滤液原液、生化出水、生化后浓缩液、DTRO浓缩液时,COD和氨氮都达到排放标准的反应时间依次为9 h、0.83 h、1.33 h、16 h,对应的吨水能耗依次为252 k W·h/m3、23.24 k W·h/m3、37.24 k W·h/m3、448 k W·h/m3,反应时间与渗滤液初始浓度成正相关性,但总氮难以降到排放标准;对于生化出水和生化后浓缩液,反应主要是以氧化COD为主,电化学氧化适合直接处理至COD和氨氮达到排放标准;对于渗滤液原液及DTRO浓缩液,COD和氨氮的氧化相互竞争,去除速率交替升高和降低,而总氮和氨氮去除速率的变化趋势相似,电化学氧化更适合进行预处理,以去除部分难降解有机物,提高可生化性。展开更多
文摘采用掺硼金刚石电极(BDD电极)电化学氧化工艺处理不同的垃圾渗滤液,研究COD、氨氮和总氮的去除情况和去除速率,并进行能耗分析,为电化学氧化处理垃圾渗滤液在实际工程应用提供技术参考。结果表明:电化学氧化处理新鲜渗滤液原液、生化出水、生化后浓缩液、DTRO浓缩液时,COD和氨氮都达到排放标准的反应时间依次为9 h、0.83 h、1.33 h、16 h,对应的吨水能耗依次为252 k W·h/m3、23.24 k W·h/m3、37.24 k W·h/m3、448 k W·h/m3,反应时间与渗滤液初始浓度成正相关性,但总氮难以降到排放标准;对于生化出水和生化后浓缩液,反应主要是以氧化COD为主,电化学氧化适合直接处理至COD和氨氮达到排放标准;对于渗滤液原液及DTRO浓缩液,COD和氨氮的氧化相互竞争,去除速率交替升高和降低,而总氮和氨氮去除速率的变化趋势相似,电化学氧化更适合进行预处理,以去除部分难降解有机物,提高可生化性。
