本文選題：反硝化除磷 + 聚-β-羥基丁酸酯　； 參考：《中國(guó)環(huán)境科學(xué)》2017年05期

【摘要】：為利用近紅外光譜技術(shù)同時(shí)實(shí)現(xiàn)反硝化除磷工藝中胞內(nèi)聚-β-羥基丁酸酯(PHB)、多聚磷酸鹽(Poly-P)、糖原(Gly)含量的快速分析,采用多元散射校正預(yù)處理法和極限學(xué)習(xí)機(jī)算法建立PHB、Poly-P、Gly含量分析的校正模型(ELM模型).結(jié)果表明:多元散射校正預(yù)處理法可以有效消除散射對(duì)原始近紅外光譜數(shù)據(jù)的影響.采用極限學(xué)習(xí)機(jī)算法對(duì)預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)建立PHB、Poly-P、Gly的定量分析模型,優(yōu)選出的PHB、Poly-P、Gly的ELM模型主成分?jǐn)?shù)分別為6、6、7,隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)分別為18、12、17.模型對(duì)PHB、Poly-P、Gly含量的校正相關(guān)系數(shù)(rc)分別為0.9835、0.9499、0.9589,校正均方根誤差(RMSECV)分別為0.0541、0.0579、0.0489.模型對(duì)PHB、Poly-P、Gly含量的預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)(rp)分別為0.9683、0.9288、0.9488,預(yù)測(cè)均方根誤差(RMSEP)分別為0.0668、0.0776、0.0501,模型對(duì)PHB、Poly-P、Gly含量有較好的預(yù)測(cè)效果.用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合極限學(xué)習(xí)機(jī)算法建立ELM模型為反硝化除磷工藝中PHB、Poly-P、Gly的同時(shí)快速定量分析提供了較為簡(jiǎn)便的方法.
[Abstract]:In order to realize the rapid analysis of the contents of poly- 尾 -hydroxybutyrate (PHB), polyphosphate (Poly-P) and glycogen (gly) in denitrifying phosphorus removal process by near infrared spectroscopy (NIR). A correction model (ELM model) for the analysis of Poly-Py gly content in PHBs is established by using multivariate scattering correction preprocessing method and extreme learning machine algorithm. The results show that the multivariate scattering correction preprocessing method can effectively eliminate the influence of scattering on the original near infrared spectral data. The quantitative analysis model of PHBP Poly-Py gly was established by using the extreme learning machine algorithm. The main scores of the ELM model of PHBP Poly-PU gly were 6 / 6 / 7, respectively, and the number of hidden layer nodes were 18 / 1212 / 17, respectively. The calibration correlation coefficient (rc) of the model for the content of Poly-Pu gly in the model is 0.9835 ~ 0.949 9 ~ 0.958 9, respectively, and the corrected root mean square error (RMSECV) is 0.0541 ~ 0.0579 ~ 0.0489. The predicted correlation coefficient (rp) and root mean square error (RMSEP) of the model for the content of Poly-Pu gly were 0.9683 / 0.92880.488and 0.0668 / 0.0776/ 0.0501, respectively. The ELM model established by Near-Infrared Spectroscopy (NIR) combined with extreme Learning Machine (LLM) algorithm provides a simple and convenient method for the simultaneous rapid quantitative analysis of PHBH Poly-Pu gly in denitrifying phosphorus removal process.
【作者單位】： 安徽建筑大學(xué)環(huán)境與能源工程學(xué)院;水污染控制與廢水資源化安徽省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：安徽省高校優(yōu)秀青年骨干人才國(guó)內(nèi)外訪學(xué)研修項(xiàng)目(gxfx2017054) 安徽省高校優(yōu)秀青年人才支持計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目(gxyq ZD2017059) 安徽省高校自然科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(KJ2016A817) 國(guó)家“水體污染控制與治理”科技重大專項(xiàng)(2014ZX07405-003-03)
【分類號(hào)】：X703

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本文編號(hào)：2093196