發(fā)布時間：2018-11-18 09:23

【摘要】：水是生命之源,但在世界范圍內各種水資源正遭受著不同程度的污染。污水處理是解決水污染的主要途徑。將曝氣生物濾池與前置生物膜脫氮技術相結合組成的前置生物膜脫氮污水處理系統,不僅能夠有效降解有機物,還能最大限度的去除污水中的含氮量。然而曝氣系統能耗大,運行成本高,若能對出水COD濃度進行預測建模,可以減少測量傳感器的使用,且有助于污水處理系統的自適應調節(jié),進而降低系統能耗,節(jié)省開支。本文依托與某環(huán)保科技公司聯合承擔的安徽省重大科技攻關項目,以ABAF/OBAF前置生物膜脫氮污水處理工藝及其應用項目為基礎,建立對出水COD濃度的預測模型。一方面,在物料守恒原理和Monod方程的基礎上,依據采集數據和參數經驗值確定有機物降解模型數學表達式�？紤]到污水中不確定因素的隨機干擾,采用隨機過程理論對降解模型進行改進,建立對應的模型微分方程并求解,確定最終模型表達式,進而得到出水COD濃度的預測軌跡。另一方面,在貝葉斯理論和極大似然估計的數據融合思想上,建立基于高斯過程的出水COD濃度預測模型,并結合主成分分析法對模型輸入參數初值進行設定,最后用Matlab編程軟件驗證模型的預測效果。對比以上兩個模型的預測結果,得出結論:基于數據融合的高斯過程預測模型的預測效果更加接近實際測量值。
[Abstract]:Water is the source of life, but all kinds of water resources are being polluted in different degrees all over the world. Sewage treatment is the main way to solve water pollution. The biological aerated filter (BAF) combined with the pre-biofilm denitrification system can not only effectively degrade organic matter, but also remove nitrogen content in wastewater as much as possible. However, the aeration system has the advantages of large energy consumption and high operating cost. If the effluent COD concentration can be predicted and modeled, the use of measurement sensors can be reduced, and the adaptive regulation of sewage treatment system will be helpful, thus reducing the system energy consumption and saving expenses. Based on the important scientific and technological research project of Anhui province jointly undertaken with a certain environmental protection technology company, the prediction model of effluent COD concentration was established on the basis of ABAF/OBAF pretreatment biofilm denitrification wastewater treatment process and its application project. On the one hand, on the basis of the principle of material conservation and Monod equation, the mathematical expression of organic degradation model is determined based on the collected data and the empirical values of the parameters. Considering the random interference of uncertain factors in wastewater, the degradation model is improved by stochastic process theory, the corresponding differential equation of model is established and solved, and the final model expression is determined, and then the predicted trajectory of effluent COD concentration is obtained. On the other hand, on the basis of Bayesian theory and data fusion idea of maximum likelihood estimation, a prediction model of effluent COD concentration based on Gao Si process is established, and the initial values of input parameters of the model are set up with principal component analysis (PCA). Finally, the prediction effect of the model is verified by Matlab programming software. By comparing the prediction results of the two models, it is concluded that the forecasting effect of Gao Si process prediction model based on data fusion is closer to the actual measurement value.
【學位授予單位】：安徽工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：X703;TP202

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