随机模型预测UASB反应器对奶牛养殖废水处理效果 Stochastic modeling applications for prediction of chemical oxygen demand removal efficiency of UASB reactors treating real Dairy wastewater

为实现UASB反应器运行人工智能控制,采用三层BP神经网络(Back Propagation Artificial Neural Network,BP-ANN)预测升流厌氧反应器处理奶牛养殖废水COD去除效果。运用BP神经网络构建出水与进水COD浓度、水力停留时间、p H、温度、碱度、挥发性有机酸、有机负载率和悬浮固体之间非线性模型,比较不同算法。Levenberg-Marquardt算法为BP神经网络最佳算法,最佳结构为8-8-1,模拟训练效果较好。BP神经网络预测值与真实值接近,一致性较高,模型拟合程度较好。利用线性-非线性模型评价不同输入参数对废水COD去除率影响,比较BP-ANN与线性-非线性模型预测效果,为奶牛养殖废水处理智能化管理提供技术支持。