本文關(guān)鍵詞：復合人工濕地磷去除混合模型研究　出處：《西南交通大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：隨著人口的增長與經(jīng)濟的快速發(fā)展,城市污水不斷產(chǎn)生,人工濕地作為一種環(huán)境友好型污水處理技術(shù)得到廣泛應用。但是人工濕地的設(shè)計和預測以黑箱模型為主,無法準確可靠的評價濕地的運行效果,限制了人工濕地技術(shù)的開發(fā)利用。為了推動人工濕地技術(shù)的發(fā)展,構(gòu)建一個簡便易行且準確可靠的預測模型勢在必行,為此開展了以下工作：1、分析前人的研究成果,了解人工濕地的結(jié)構(gòu)、特點、污染物去除機理及影響因素,選取研究較少的TN(總氮)、TOC(總有機碳)作為待研究的影響因素。2、以成都市鳳凰河二溝人工濕地為研究對象,通過對實際工程運行效果的監(jiān)測,分析了TN、TOC等因素對濕地中磷去除的影響及各子系統(tǒng)對磷去除的貢獻,發(fā)現(xiàn)強化生物一級植物塘對磷去除量及去除率最高、二級生物塘次之、之后是植物砂濾池、二級植物碎石床最低,而一級植物碎石床不僅不去除磷,還在一定程度上增加污水中的磷含量；濕地對TP(總磷)的去除量總體上處于穩(wěn)定狀態(tài)；出水磷的濃度隨進水磷濃度的增大而增大；TN、TOC的含量隨著總磷含量的減小而減小。根據(jù)計算得出的相關(guān)系數(shù)以及決定系數(shù)說明出水磷濃度和進水磷濃度間、TOC與TP間、TN與1]P間具有很強的線性相關(guān)性。3、以Monod模型模擬濕地內(nèi)部生化反應,結(jié)合徑向基函數(shù)(RBF)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型考慮TN、TOC等因素對磷去除的影響,結(jié)合兩者的優(yōu)點,共同構(gòu)建復合人工濕地的Monod-RBF混合模型。通過與單獨的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和機理模型比較,混合模型的絕對誤差機理模型RBF模型；混合模型的相對誤差機理模型RBF模型；混合模型的預測標準誤差SEP機理模型RBF模型,說明混合模型有更高的預測精度,能更好的預測人工濕地的處理效果。
[Abstract]:With the growth of population and the rapid development of economy, urban sewage is produced continuously. Artificial wetland as an environment-friendly sewage treatment technology has been widely used, but the design and prediction of constructed wetland is mainly based on black box model, which can not accurately and reliably evaluate the operation effect of wetland. In order to promote the development of artificial wetland technology, it is imperative to build a simple and accurate and reliable prediction model. Analyze the previous research results, understand the structure, characteristics, pollutant removal mechanism and influencing factors of constructed wetland, select TNN (Total nitrogen), which is less studied. TOC (Total Organic carbon) is the influencing factor to be studied. Taking the constructed wetland of Fenghuanghe River in Chengdu as the research object, the TN is analyzed by monitoring the actual engineering operation effect. The effects of TOC and other factors on phosphorus removal in wetland and the contribution of each subsystem to phosphorus removal were found to be the highest in the enhanced biological primary plant pond followed by the secondary biological pond and the plant sand filter. The secondary plant gravel bed was the lowest, while the first stage plant gravel bed not only did not remove phosphorus, but also increased the phosphorus content in sewage to a certain extent. The removal rate of TP- (total phosphorus) was stable in the wetland. The effluent phosphorus concentration increases with the increase of influent phosphorus concentration. The content of TOC decreased with the decrease of total phosphorus content. According to the calculated correlation coefficient and the determining coefficient, the relationship between effluent phosphorus concentration and influent phosphorus concentration between TOC and TP was explained. There is a strong linear correlation between TN and 1] P. The biochemistry reaction in wetland is simulated by Monod model, and the TN is considered by combining radial basis function (RBF) artificial neural network model. The effect of TOC and other factors on phosphorus removal, combined with the advantages of the two, the Monod-RBF mixed model of composite constructed wetland was constructed. The model was compared with the single RBF neural network model and mechanism model. The absolute error mechanism model of mixed model RBF model; The relative error mechanism model RBF model of hybrid model; The prediction standard error SEP mechanism model RBF model of mixed model shows that the mixed model has higher prediction accuracy and can better predict the treatment effect of constructed wetland.
【學位授予單位】：西南交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：X703

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本文編號：1356691