简介:基于提高工业废水处理自动化程度、保证出水水质的考虑,通过正交实验法获得了用于FNN模型训练和测试的样本数据,并建立了相应的FNN预测和控制模型;结合模糊C均值聚类和混合算法完成网络的结构辨识和参数辨识,仿真结果表明,预测模型具有很好的学习能力和泛化能力,而测试数据的相对误差范围为1.2%~8%;建立好的预测控制模型与MCGS组态软件结合应用于实验室的造纸废水处理控制,改变原水COD和进水流量的大小,控制系统会自动计算出该时刻的加药量,其出水CODcr维持在400mg/L左右,同人工恒定加药量相比平均相对误差小很多,只有1.98%,结果表明MCGS和控制算法结合可以有效控制废水处理过程。
简介:为及时、准确地做出故障诊断,本课题采用独立元分析(ICA)和主成分分析(PCA)两种常用的多元统计分析方法对制浆造纸废水处理过程中的传感器故障进行检测并对诊断效果进行对比。结果表明,对于制浆造纸废水数据中偏移和漂移两种故障,ICA模型的故障检测率分别为24%与54%,PCA模型的故障检测率分别为14%和42%,ICA模型的两种故障检测率均高于PCA模型,但是两种模型均无法达到满意的检测效果;对于完全失效故障,ICA和PCA模型的故障检测率均达到100%。
简介:以玉米淀粉和丙烯酰胺为原料、硝酸铈铵为引发剂,通过接枝共聚反应对淀粉进行改性,合成了淀粉/丙烯酰胺接枝共聚物(SAM),即改性淀粉絮凝剂。将合成的SAM絮凝剂用于造纸废水絮凝处理,讨论了SAM絮凝剂用量、废水的温度和pH值等因素对处理效果的影响。研究显示,在丙烯酰胺与淀粉质量比为2∶1、引发剂浓度2.0mmol/L、反应温度40℃、反应时间3h、反应体系pH值4.0的条件下,SAM絮凝剂合成反应的接枝率达到68.5%;红外光谱分析表明丙烯酰胺成功接枝在玉米淀粉基质中。将SAM絮凝剂用于处理混合造纸废水,当SAM絮凝剂用量为12mg/L、废水pH值7-9、温度30℃条件下,CODCr去除率为88.4%,浊度去除率为91.2%,BOD5去除率为85.5%,处理后废水透光率为93.3%。