ASM-CFD模型及ADABOOST算法在MBR模擬仿真中的應(yīng)用研究.pdf

1、膜生物反應(yīng)器(MBR)技術(shù)作為近些年來污水處理的新興技術(shù)，具有出水水質(zhì)穩(wěn)定，不受場(chǎng)地限制，易于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制等特點(diǎn)，得到了越來越多的學(xué)者和專家的重視與關(guān)注，發(fā)展前景也越發(fā)的被相關(guān)領(lǐng)域人員看好。然而MBR整個(gè)系統(tǒng)中，包含了復(fù)雜的物理變化、化學(xué)變化以及生化反應(yīng)。如何高效且較精確的模擬反應(yīng)池中水質(zhì)特征以及找到合適的運(yùn)行條件和控制參數(shù)預(yù)測(cè)通量都是業(yè)界比較關(guān)心的問題，也是近來MBR研究的熱點(diǎn)。
　　經(jīng)典的活性污泥模型(ASM)，雖然能夠從某種

2、層面上描述溶液溶質(zhì)濃度在微生物生化反應(yīng)的影響下的變化情況，但卻描述的是一種平均值水平，不能很好的模擬MBR反應(yīng)池具體位置液體濃度的變化情況。且單純的采用計(jì)算流體力學(xué)(CFD)方法來模擬整個(gè)MBR的水動(dòng)力環(huán)境，也勢(shì)必會(huì)忽略掉生物反應(yīng)對(duì)于水質(zhì)條件改變的影響因素，模擬出來的水質(zhì)達(dá)不到理想的效果，因此本文提出將ASM模型與CFD方法結(jié)合起來研究，并引入計(jì)算流體力學(xué)中較流行的FLUENT軟件包進(jìn)行數(shù)學(xué)建模和計(jì)算機(jī)模擬，得出溶質(zhì)濃度的分布圖，基本符

3、合理論的實(shí)際情況，具有一定的可行性。
　　此外，在對(duì)MBR膜污染、膜通量的智能仿真預(yù)測(cè)的模型研究中發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然在某種程度上具有較好的擬合效果，也基本能建立起任意輸入與輸出的非線性關(guān)系，但對(duì)于MBR整個(gè)系統(tǒng)來說，精確的操作條件和控制參數(shù)，不僅能節(jié)約成本，還能得到更多的出水量。于是本文在BP模型的基礎(chǔ)上引入了AdaBoost算法，采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的手段對(duì)傳統(tǒng)模型進(jìn)行加強(qiáng)，得到了AdaBoost_BP預(yù)測(cè)模型，與單一的BP神