UASB反应器处理污水：人工神经网络模拟预测

"人工神经网络在UASB反应器处理生活污水中的模拟预测与应用 (2004年)，易赛莉，雄文生，武汉大学水利水电学院" 本文是关于工程技术领域的研究论文，主要探讨了如何利用人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）来解决UASB（Upflow Anaerobic Sludge Blanket）反应器处理低浓度生活污水过程中遇到的复杂问题。UASB反应器是一种高效的厌氧生物处理技术，常用于有机废水的处理，尤其在处理生活污水时，其效率受到多种因素的影响，如进水水质、温度、负荷率等。 论文指出，由于影响UASB反应器性能的因素众多，且这些因素之间相互作用的关系复杂，传统的方法难以准确预测和控制处理效果。因此，研究者采用了基于反向传播（Backpropagation，BP）算法的人工神经网络构建了一个预测模型，旨在对UASB处理低浓度生活污水的性能进行模拟和预测。 BP神经网络是一种常用的监督学习算法，能够通过不断调整权重和阈值来优化网络结构，从而实现对输入数据的高效学习和输出预测。在本研究中，BP神经网络被用来学习和理解UASB反应器的各种输入参数（如进水化学需氧量、温度、污泥负荷等）与处理效果之间的非线性关系。 通过中试实验的数据，该模型被训练和验证。实验结果表明，神经网络预测模型能够较好地拟合实际的实验数据，即预测值与实验值有较好的吻合度，证明了模型的有效性。此外，该模型还能用于优化UASB反应器的运行状态，提高污水处理的效率和稳定性。 论文强调，这一研究为UASB处理生活污水的工艺系统提供了智能化控制的可能性，即利用神经网络模型进行实时监控和预测，从而实现更精确的操作和控制。这种方法不仅简化了控制策略，而且具有很高的工程实用性，对于提升生活污水处理设施的运行效率和环保性能具有重要的理论和实践意义。 关键词涵盖了人工神经网络、BP算法、UASB反应器、生活污水、预测和模型，表明了研究的核心内容和应用领域。该研究的成果对于环境工程和自动化控制领域的研究者以及污水处理设施的管理者都具有重要的参考价值。