污泥厌氧消化的人工神经网络模型

基于污泥固体停留时间(SRT)为20d的污泥中温厌氧消化实验,建立一个3层BP神经网络,以前1~20d的进泥挥发性悬浮固体(VSS)、当天消化罐pH值和碱度共22个参数为输入,预测污泥消化系统日产气量,结果表明,网络具有良好的学习能力、泛化能力和辨识能力,能够较为准确地预测出系统日产气量。此外,根据进泥VSS不同,利用网络预测能力,调节pH值和碱度到合适的值,系统日产气量有明显提高,进一步证明了网络具有良好的预测能力和实用性。