广东省科技厅重大专项攻关项目(2003A30406)
- 作品数：6 被引量：36H指数：4
- 相关作者：马邕文万金泉黄明智黄明护孙小斐更多>>
- 相关机构：华南理工大学更多>>
- 发文基金：广东省科技厅重大专项攻关项目广州市科技计划项目广东省科技计划工业攻关项目更多>>
- 相关领域：环境科学与工程自动化与计算机技术轻工技术与工程更多>>
- 造纸废水中TOC与COD_(Cr)相关性研究被引量：2
- 2010年
- 以实验室造纸废水处理系统中进水与出水为研究对象,探讨进出水的TOC与CODCr值的相关性。通过TOC-4100总有机碳分析仪及CODCr在线监测仪分别测定进出水TOC与CODCr值,建立进出水TOC和CODCr的相关关系式。通过对实测的进出水TOC和CODCr值进行一系列精密度和准确度检验,证实了实验室条件下造纸废水处理过程中进出水TOC和CODCr之间具有良好的相关性。基于造纸废水处理实际生产过程中,设备装置,原料等的差异,造纸企业应根据自身的具体情况,在运用TOC和CODCr的相关关系式时,应通过试验建立相应的回归方程。造纸废水经实验室A/O工艺处理后出水TOC与CODCr值的相关性显著,可以用TOC值计算出CODCr值,对环境管理及污水处理设施运行具有重要指导作用。
- 俞增琨马邕文
- 关键词：造纸废水TOCCODCR
- BP神经网络预测废水处理过程的研究被引量：2
- 2006年
- 通过在实验室条件下进行造纸废水处理试验取得的数据对BP神经网络进行训练,建立了造纸废水处理过程的网络模型。该网络模型仿真实际废水处理过程的结果表明,BP神经网络具有很强的学习能力。利用BP神经网络模型实现了对造纸废水处理过程的预测,平均相对误差为19%,表明网络泛化能力不是很好。经过动态训练的BP神经网络模型能够比较准确的预测造纸废水处理过程,平均相对误差为1.9%,大大优于未经动态训练的网络模型。
- 张燕聪万金泉马邕文
- 关键词：BP神经网络造纸废水处理
- 污水处理中人工神经网络应用研究的探讨被引量：18
- 2008年
- 针对污水处理系统的时变性、非线性、复杂性和不确定性的特点,提出应用人工神经网络技术对其控制,实现污水处理系统自动控制。简述了目前广泛应用于废水处理的神经网络以及建模原理。结合国内外研究动态,分析了人工神经网络在污水处理领域取得的成果,结果表明:在污水处理中引入神经网络智能控制是一种提高处理效率、降低运行成本的有效方法,国内在污水处理的神经网络智能控制的研究与国外有较大的差距,国内的研究及应用还处在发展阶段,应当加强。并对神经网络待解决的问题和发展趋势作了讨论。
- 黄明智马邕文万金泉黄明护
- 关键词：人工神经网络智能控制污水处理
- 基于模糊神经网络的工业废水处理预测研究被引量：4
- 2008年
- 针对工业废水处理系统的时变性、非线性、复杂性和不确定性,利用废水处理监控系统取得表征废水水质的各项指标,构建基于BP算法的四层模糊神经网络模型。该网络模型仿真实际废水处理过程的结果表明,模糊神经网络具有较强的学习能力;其较BP网络对样本数据的仿真误差较小,平均相对误差仅为1.5%,为实现废水处理的自动控制提供可行途径。
- 万金泉黄明智马邕文
- 关键词：模糊神经网络废水处理
- 基于组态软件和PLC的造纸污水处理监控系统被引量：7
- 2009年
- 搭建了一个造纸污水处理监控系统。该系统在一体化造纸污水处理器基础上,利用工控机作为上位机,PLC作为下位机,通过相关的采集模块,在组态软件MCGS的管理下自动运行。能够模拟造纸厂污水处理车间的运行。
- 孙小斐马邕文
- 关键词：污水处理造纸自动控制组态软件
- 模糊神经模型对废水处理过程COD的预测及控制被引量：4
- 2008年
- 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。
- 马邕文黄明智万金泉王艳
- 关键词：模糊神经网络工业废水处理预测控制
