A study on the activated carbon intelligent dosing system for urban sewage treatment plants based on BP neural network(基于BP神经网络的城镇污水厂活性炭自动投加系统研究)
近年来，活性炭吸附技术逐渐成为深度处理的主流技术，但粉末活性炭投加系统仍处于人工控制阶段，现场需要技术人员依靠经验确定活性炭投加量，易造成出水水质不稳定、活性炭药耗大等问题.以浙江省嘉善县某城镇污水处理厂的深度处理工艺为研究背景，以粉末活性炭投加系统为研究对象，针对活性炭投加控制系统滞后、非线性、复杂等问题，建立了 BP神经网络前馈预测-PID反馈控制的自动投加控制系统.实践证明，该系统具有较强的自适应能力和较高的控制精度，出水COD达标率较人工控制提高了 8.88%，活性炭日均消耗量削减了 16.61%，取得了较好的经济效益....
| Main Authors: | , , , , |
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| Format: | Article |
| Language: | zho |
| Published: |
Zhejiang University Press
2018-07-01
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| Series: | Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://doi.org/10.3785/j.issn.1008-9497.2018.04.014 |