支持向量機在MBR仿真系統(tǒng)中的應用研究.pdf

1、膜生物反應器(Membrane Bioreactor，MBR)是將膜分離技術和生物反應器技術結合而成的一種新型污水處理工藝。大量實驗研究表明，膜污染嚴重影響MBR工藝的性能，并且造成較大MBR的能耗，膜污染導致的最直接的后果就是膜通量下降，所以膜通量大小是膜污染程度的重要表征。因此，研究膜污染影響因素，確定膜通量的變化率，并用智能化仿真模型描述膜污染過程已經成為當今MBR模擬仿真系統(tǒng)的研究熱點。
　　 本文首先從理論上對膜分離工

2、藝、膜污染的形成機制、膜污染的影響因素等MBR工藝的基本原理進行深入分析，在此基礎上，對勞倫斯和麥卡蒂模型和MBR動力學模型等已有的MBR數學模型進行綜合研究，并將這些模型的參數進一步的分解細化，從數學模型入手，對各種膜污染的影響參數進行主成分分析，求出對膜污染影響最為明顯的三大因素：混合液懸浮固體(MLSS)、操作壓力(△P)和溫度T。本文采用BP神經網絡建模，結合具體試驗數據，按照事先確定的準則，通過線性回歸和多項式回歸，建立了三大

3、參數與膜通量的MBR智能仿真系統(tǒng)模型，以實現對膜通量較好的預測。
　　 針對BP神經網絡思想建立的MBR智能仿真系統(tǒng)模型的不足，本文采用粒子群算法對所建立的仿真模型參數進行優(yōu)化，并且求解以仿真模型輸出變量(膜通量)的變化率為目標函數的最優(yōu)化問題。通過采用MATLAB強大的仿真計算能力來編程驗證，結果表明，優(yōu)化后的MBR智能仿真模型能夠更加準確的預測膜通量，并且通過對仿真模型的尋優(yōu)過程使得仿真模型能夠合理的模擬MBR膜污染過程。本