%0 Journal Article
%T 基于BP神经网络的城镇污水厂活性炭自动投加系统研究
%A 史宇滨
%A 史惠祥
%A 李威
%A 蒋婷
%A 方荣业
%J 浙江大学学报(理学版)
%D 2018
%R 10.3785/j.issn.1008-9497.2018.04.014
%X 摘要 近年来，活性炭吸附技术逐渐成为深度处理的主流技术，但粉末活性炭投加系统仍处于人工控制阶段，现场需要技术人员依靠经验确定活性炭投加量，易造成出水水质不稳定、活性炭药耗大等问题.以浙江省嘉善县某城镇污水处理厂的深度处理工艺为研究背景，以粉末活性炭投加系统为研究对象，针对活性炭投加控制系统滞后、非线性、复杂等问题，建立了BP神经网络前馈预测-PID反馈控制的自动投加控制系统.实践证明，该系统具有较强的自适应能力和较高的控制精度，出水COD达标率较人工控制提高了8.88%，活性炭日均消耗量削减了16.61%，取得了较好的经济效益
%K 深度处理
%K 粉末活性炭投加系统
%K BP神经网络
%K 投药复合控制
%U http://www.zjujournals.com/sci/CN/abstract/abstract4205.shtml