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一种基于神经网络模型预测pH变化实现SBR短程硝化的方法

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摘要

一种基于神经网络模型预测pH变化实现SBR短程硝化的方法，属于废水处理方法领域。在SBR系统中，利用实时控制策略控制曝气时间，以长期运行稳定的SBR数据为基础数据，建立3层BP神经网络预测模型，提前预测pH变化曲线，根据预测的pH变化点，提前设定停止曝气时间，防止NO2‑‑N进一步氧化，具体如下：数据采集：通过在线仪表将数据采集进行下一步；数据选择处理：将第一步采集到的数据进行选则预处理，从中选择连续稳定的足够的样本，将pH作为变量参数；模型建立：将选择的数据进行建模，选择BP神经网络模型，进行训练、校正和测试，达到精度要求后，进行过程传感器监测pH和在线预测pH。

著录项

  • 公开/公告号CN106745739A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-05-31

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京工业大学;

    申请/专利号CN201611199982.7

  • 发明设计人 杨庆;杨玉兵;刘秀红;冯红利;李健敏;李健伟;

    申请日2016-12-22

  • 分类号C02F3/30(20060101);C02F3/34(20060101);G06N3/02(20060101);C02F101/16(20060101);

  • 代理机构11203 北京思海天达知识产权代理有限公司;

  • 代理人张立改

  • 地址 100124 北京市朝阳区平乐园100号

  • 入库时间 2023-06-19 02:23:20

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2017-06-23

    实质审查的生效 IPC(主分类):C02F3/30 申请日:20161222

    实质审查的生效

  • 2017-05-31

    公开

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