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《浙江大学》 2003年 博士论文
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基于神经网络的厌氧反应器模拟预测及其运行状态估计

曹刚  
【摘要】: 结合神经网络、并行遗传算法及模糊推理系统模拟预测了毒物负荷冲击下厌氧反应器性能参数的动态变化,并借助模糊集理论对毒物负荷冲击下厌氧反应器的运行状态进行了估计,取得以下研究结果。 1.研究了毒物负荷冲击下厌氧反应器性能参数的变化规律。 (1)未经毒物驯化的UASB反应器(UASB-RⅠ)、毒物驯化的UASB反应器(UASB-RⅡ)和厌氧滤器AF受到有机负荷和有毒负荷联合冲击时,出水COD的最大增幅大于两个负荷各自单独冲击时的最大增幅的叠加;出水碱度(ALK)的最大降幅小于两个负荷各自单独冲击时的最大降幅的叠加;容积产气率(VGP)在联合冲击时通常先下降后上升;CH_4百分含量(%CH_4)在COD和三氯甲烷(CF)联合冲击时的最大降幅大于COD和CF分别单独冲击时的最大降幅的叠加,在COD和2,4-二硝基酚(DNP)联合冲击时的最大降幅与COD和DNP各自单独冲击时的最大降幅叠加和基本一致。 (2)多负荷冲击(COD+CF+DNP+ALK)按照正交试验来设计,反应器UASB-RⅠ在多负荷冲击时,影响出水VFA的因素的主次顺序为CF>COD>DNP>ALK;影响出水DNP的因素的主次顺序依次为DNP>CF>COD>ALK;影响VGP和%CH_4的因素的主次顺序分别为CF>DNP>COD>ALK、CF>DNP>COD>ALK。反应器UASB-RⅡ在多负荷冲击时,影响VFA、DNP、VGP和%CH_4的因素的主次顺序依次分别为COD>DNP>CF>ALK、DNP>CF>COD>ALK、CF>COD>DNP>ALK、CF>DNP>COD>ALK。对未经毒物驯化的反应器UASB-RⅠ而言,影响出水VFA的最重要因素是进水CF,对经毒物驯化的反应器UASB-RⅡ而言,影响出水VFA的最重要因素是COD;影响UASB-RⅠ的VGP的重要因素是CF和DNP,而影响UASB-RⅡ的VGP的重要因素则是CF和COD。UASB-RⅠ和UASB-RⅡ的出水DNP和%CH_4的影响因素的主次顺序则是一致的。 2.研究了基于BP神经网络的厌氧反应器时间序列的模拟预测、基于不同性能参数的BP神经网络模拟预测及即神经网络在不同反应器之间的模拟预测。 (1)模拟预测毒物负荷冲击下厌氧反应器的动态变化时,基于时间序列的即神经网络通常只需一个隐含层且其神经元数目有4-9个就可取得较好的模拟预测效果。用基于时间序列的BP神经网络TBPNN-RⅠ预测反应器UASB-RⅠ时,参数COD、VFA、ALK、DNP、VGP、%CO_2和%CH_4的实际值和预测值的相关系数均大于0.850,相对均方差都小 浙江人学博L论文 杜刊q经M络的厌K反应器模拟顶测川〔运行状态估计 于30%;毒物3,4-二氯硝基苯(DCNB)冲击时,各参数的相关系数基本上大于0.550, 相对均方差都小于 25%。TBPNN-R 11预测反应器 UASB-R 11时,各参数的相关系数在 O.n8一0.916之间,相对均方差基本上小于30%:DCNB负荷冲击时,各参数相关系 数在 0.749—0.9 11之问,相对均方差小于 25%。 出基于不同性能参数的BP神经网络模拟预测厌氧反应器某一性能参数时,必须 考虑该参数的延迟效应及累计效应,如果仅用其它参数来模拟该参数,不能取得满意 的结果。该参数的历史信息应作为神经网络输入的一部分,这样可以显著地改善神经 网络的模拟预测能力。基于不同性能参数的即神经网络 MBPNN心 I预测反应器 UASB干 I时,反应器性能参数VFA、DNP、VGP和%CH。的相关系数在 0.548—0.921之 间,相对均方差都小于30%;DCNB负荷冲击时,各参数的相关系数都大于0.550,相 对均方差都小于扣%。肥叫个RH预测反应器Wm-Rll时,各参数的相关系数在0.“4 一0.936之间,相对均方差基本上小于30%;DCNB负荷冲击时,各参数的相关系数基 本上大于0.850,相对均方差小于30%。 (3)MBPNN模型对UASB反应器的模拟预测效果较TBPNN模型好。TBPNN模拟预测 叩SS-RI和UASB-R 11时,两个反应器各参数的平均相关系数分别为0.881和0.866, 平均相对均方差分别为 25%和 ZS%;在DCNB冲击时,两个反应器各参数的平均相关系 数分别为 0.880和 0.844,平均相对均方差分别为 16%和 ZI%。MBPNN模拟预测UASB-RI 和 UASB-R 11性能参数时,两个反应器各参数的平均相关系数分别为 0.895和 0.892, 平均相对均方差分别为 25%和 27%;在 DCNB负荷冲击时,两个反应器各参数的平均相 关系数分别为 0.906和 0.869,平均相对均方差分别为 15%和 22%。 (4)在毒物驯化过的反应器UASB数据集基础上建立的BP神经网络可以预测未经 毒物驯化的UASB反应器,在未经毒物驯化的UASB数据集基础上建立的BP神经网络 也可以预测毒物驯化过的UASB反应器。神经网络TBPNN预测效果较MBPNN好。 (5)在UASB反应器数据集基础上建立的神经网络TBPNN和MBPNN可以用来预测反 应器吓。TBPNN-RI和 TBPNN-R 11预测 AF性能参数时,各参数的相关系数多数小于 0.850,相对均方差多数大于 25%。TBPNN-R 11预测效果好于 TBPNN-RI。MBPNN-RI和 MBPNN-R 11预测 AF性能参数时,各参数的相关系数多数小于 0.850,相对均方差多数 大于 30%。MBPNN-RI对仆预测效果好于 MBPNN-R 11。 3.研究了基于并行遗传算法的神经网络(PGANN)在厌氧反应器模拟预测中的应 用。


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