%0 Journal Article
%T Prediction of the sludge consumption rate of worm reactor and optimization of its operating conditions by applying ANFIS<br>应用ANFIS预测蠕虫反应器的污泥减量速率并优化其运行条件
%A TIAN Yu
%A ZHANG Shuai
%A CHEN Lin
%A ZHANG Sai
%A <br>田禹
%A 张帅
%A 陈琳
%A 张赛
%J 环境科学学报
%D 2013
%I 
%X 利用水生蠕虫的捕食作用可以有效地实现污泥减量.为了研究环境条件波动对蠕虫捕食污泥减量效率的影响,应用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和人工神经网络(ANN)模型分别预测蠕虫反应器的污泥减量速率.结果表明,溶解氧浓度(DO)、温度(T)、蠕虫密度和污泥负荷是蠕虫捕食过程的主要影响因素,通过性能比较得出ANFIS模型预测值与实验测定值间具有更好的一致性,其相关系数(r)为0.82,绝对平均误差百分比(MAPE)为71.5%,均方根误差(RMSE)为16.7.根据ANFIS模型的预测结果,得出蠕虫反应器的最适运行条件为:DO 1.8~3.1 mg·L-1,温度18.4~21.7℃,蠕虫密度低于1.7 g·cm-2(以湿重计),污泥负荷563~734 mg·g-1(以TSS计),在此操作条件下获得的污泥减量速率均高于100 mg·g-1·d-1.
%K adaptive neurofuzzy inference system
%K artificial neural network
%K worm reactor
%K sludge reduction
%K modeling<br>ANFIS
%K ANN
%K 蠕虫反应器
%K 污泥减量
%K 模型
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=3FF3ABA7486768130C3FF830376F43B398E0C97F0FF2DD53&cid=A7CA601309F5FED03C078BCE383971DC&jid=03A55E61A8750ACAC6AF81EF9E2AC838&aid=9C65539B20E123FC6B9FC70F6A99F408&yid=FF7AA908D58E97FA&vid=27746BCEEE58E9DC&iid=0B39A22176CE99FB&sid=1A033C02510EFBE6&eid=7D1E6EEC2019967D&journal_id=0253-2468&journal_name=环境科学学报&referenced_num=0&reference_num=18