AAO污水處理工藝介紹課件

匯報(bào)內(nèi)容城市污水脫氮除磷工藝及模擬控制研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線交互式反應(yīng)器研究與中試裝置設(shè)計(jì)交互式反應(yīng)器中試運(yùn)行研究交互式反應(yīng)器BP

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究交互式反應(yīng)器ANFIS仿真模型研究結(jié)論與建議1、城市污水生物脫氮理論與技術(shù)生物處理過程氮的轉(zhuǎn)化一、城市污水脫氮除磷工藝與模擬控制有機(jī)氮氨氮亞硝酸鹽硝酸鹽有機(jī)氮（細(xì)菌細(xì)胞）細(xì)菌分解及水解同化有機(jī)氮（凈生長(zhǎng)）氧氣硝化氧氣溶解及自氧化脫氮有機(jī)碳氮?dú)猸h(huán)境因素：

1、水溫2、pH3、DO4、C/N5、Fm

&

SRT6、毒性物質(zhì)7、內(nèi)回流比2、城市污水除磷技術(shù)2.1化學(xué)除磷一、城市污水脫氮除磷工藝與模擬控2.2生物除磷3、常規(guī)生物脫氮除磷工藝3.1

A/A/O系列一、城市污水脫氮除磷工藝與模擬控Bardenpho工藝典型A/A/O工藝一、城市污水脫氮除磷工藝與模擬控制3、常規(guī)生物脫氮除磷工藝3.1

A/A/O系列UCT

工藝M-UCT工藝JHB工藝3、常規(guī)生物脫氮除磷工藝3.2

SBR系列一、城市污水脫氮除磷工藝與模擬控制CAST工藝MSBR工藝UNITANK

工藝一、城市污水脫氮除磷工藝與模擬控制3、常規(guī)生物脫氮除磷工藝3.3氧化溝系列T型氧化溝奧貝爾氧化溝

卡路塞爾氧化溝卡魯塞爾DenitIRA2/C工藝流程4、生物脫氮除磷新工藝一、城市污水脫氮除磷工藝與模擬控制4.2

A2/N工藝BCFS工藝分段進(jìn)水BNR工藝厭氧-往復(fù)好氧組合式工藝4.1

BICT

工藝新工藝特點(diǎn)1、合理分配碳源；2、節(jié)約曝氣量，利用硝酸鹽；3、減少污泥量；4、減小反應(yīng)池容積一、城市污水脫氮除磷工藝與模擬控制5、污水處理建模理論與技術(shù)處理過程的動(dòng)態(tài)模擬：基于模糊控制技術(shù)與PLC技術(shù)結(jié)合處理過程的智能控制：基于任務(wù)，有效變量輸入輸出，實(shí)現(xiàn)過程控制或時(shí)間控制專家控制系統(tǒng)：基于經(jīng)驗(yàn)控制，不斷完善和學(xué)習(xí)模糊控制：建立模糊控制器及模糊推理，簡(jiǎn)化輸入輸出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：基于系統(tǒng)的學(xué)習(xí)記憶和自適應(yīng)能力混合人工智能：?jiǎn)我患夹g(shù)的局限，及各家所長(zhǎng)ASM：基于生物生長(zhǎng)衰亡機(jī)理、污染物降解機(jī)理。二、研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線1、研究目的工藝路線研究針對(duì)南方城市污水有機(jī)物濃度低、而氮磷濃度相對(duì)較高、且進(jìn)水水質(zhì)水量變化大的特征，研究不同情況下低碳高氮磷城市污水脫氮除磷工藝中污染物的存在形態(tài)與轉(zhuǎn)化規(guī)律，尋求適合于低碳高氮磷城市污水脫氮除磷的工藝及相關(guān)運(yùn)行參數(shù)；仿真與預(yù)測(cè)建立交互式反應(yīng)器的脫氮除磷處理工藝的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，模擬與預(yù)測(cè)進(jìn)出水水質(zhì)和運(yùn)行工況，并進(jìn)行仿真與預(yù)測(cè)，滿足工程實(shí)施控制的目的和要求，為示范工程的運(yùn)行提供依據(jù)。同時(shí)，為我國(guó)類似城市污水處理廠的設(shè)計(jì)及運(yùn)行提供參考。傳統(tǒng)工藝路線研究研究傳統(tǒng)的生物脫氮除磷工藝處理低碳高氮磷城市污水的特點(diǎn)與規(guī)律。新工藝路線研究研究低碳高氮磷城市污水高效、低消耗生物脫氮除磷工藝。即研究交互式反應(yīng)器提高生物脫氮除磷的途徑、機(jī)理以及合適運(yùn)行參數(shù)。運(yùn)行模式研究分析低碳高氮磷污水水質(zhì)變化規(guī)律，尋求該型污水處理廠的運(yùn)行新模式建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行出水水質(zhì)的模擬仿真對(duì)比BP

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和ANFIS 模糊網(wǎng)絡(luò)的模擬仿真的效果和穩(wěn)定性。二、研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線2、研究?jī)?nèi)容二、研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線3、技術(shù)路線數(shù)據(jù)收集與機(jī)理研究中試反應(yīng)器設(shè)計(jì)與啟動(dòng)運(yùn)行不同模式運(yùn)行效果研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立ANFIS仿真模型建立1、設(shè)計(jì)參數(shù)2、運(yùn)行參數(shù)3、仿真控制系統(tǒng)模擬仿真結(jié)果研究技術(shù)路線圖1、工藝開發(fā)背景三、交互式反應(yīng)器研究與中試裝置設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)碳調(diào)控的脫氮除磷目的工藝可多生化模式運(yùn)行，適應(yīng)不同的碳氮比污水工藝可生化/物化串并聯(lián)運(yùn)行，適應(yīng)不同的除磷要求工藝根據(jù)污水水質(zhì)和排放標(biāo)準(zhǔn)，可容易切換運(yùn)行模式工藝適應(yīng)性強(qiáng)，抗沖擊負(fù)荷能力強(qiáng)根據(jù)構(gòu)建的模型，使系統(tǒng)具有自適應(yīng)和調(diào)整能力2、工藝概念與流程2.1工藝概念三、交互式反應(yīng)器研究與中試裝置設(shè)計(jì)交互式是指可以針對(duì)不同水質(zhì)水量、處理目的、環(huán)境條件靈活改變物化處理單元與生化處理單

元的串并聯(lián)、長(zhǎng)短流程運(yùn)行；各單元內(nèi)部的功能也可改變，進(jìn)行高效、節(jié)能或抗沖擊負(fù)荷等不同模式運(yùn)行達(dá)到在一個(gè)反應(yīng)器內(nèi)將物化和生化優(yōu)化集成、生物處理單元中各種不同功能菌群高效運(yùn)行、系統(tǒng)高度協(xié)同開放的目的。為城市污水處理提供一種新型高效的物化/生化反應(yīng)器。2、工藝概念與流程2.2平面布置三、交互式反應(yīng)器研究與中試裝置設(shè)計(jì)1234567811121314ⅠⅡⅢⅣⅣⅤⅥA.進(jìn)水井B.交互式反應(yīng)器C.二沉池D.鼓風(fēng)機(jī)E.加藥罐Ⅰ～Ⅵ.反應(yīng)器分區(qū)編號(hào)交互式物化/生化反應(yīng)器平面圖2、工藝概念與流程2.3流程布置三、交互式反應(yīng)器研究與中試裝置設(shè)計(jì)ⅠⅡⅢⅣⅤ

Ⅵ1238961175交互式物化/生化反應(yīng)器流程圖124103、運(yùn)行模式與控制3.1運(yùn)行模式圖三、交互式反應(yīng)器研究與中試裝置設(shè)計(jì)高效生化工藝生化強(qiáng)化交互式物化/生化反應(yīng)器運(yùn)行模式圖沉淀進(jìn)水人工生態(tài)AFDEB物化強(qiáng)化CG3、運(yùn)行模式與控制3.2運(yùn)行模式表三、交互式反應(yīng)器研究與中試裝置設(shè)計(jì)運(yùn)行模式運(yùn)行狀態(tài)運(yùn)行途徑預(yù)期目標(biāo)串聯(lián)高效生化脫氮除磷處理A

→

D最大程度除磷，其他指標(biāo)達(dá)一級(jí)排放標(biāo)準(zhǔn)高效生化/物化處理A

→

B

→

C達(dá)一級(jí)排放標(biāo)準(zhǔn)強(qiáng)化物化/生化協(xié)同處F

→

E

→

G在進(jìn)水水質(zhì)低時(shí)達(dá)一級(jí)理排放標(biāo)準(zhǔn)低氧生化/物化處理A

→

B

→

C節(jié)能、達(dá)到二級(jí)排放標(biāo)準(zhǔn)并聯(lián)部分污水物化處理、A

→

D低水質(zhì)節(jié)能運(yùn)行部分污水生化處理F

→

C抗沖擊負(fù)荷三、交互式反應(yīng)器研究與中試裝置設(shè)計(jì)3、運(yùn)行模式與控制3.3運(yùn)行控制目標(biāo)當(dāng)原污水有機(jī)碳源不能同時(shí)滿足生物脫氮除磷要求時(shí)，首先滿足生物脫氮，在生物處理后投加新型混凝劑強(qiáng)化生物除磷，確保氮磷同時(shí)達(dá)標(biāo)。4、串聯(lián)運(yùn)行模式研究4.1串聯(lián)運(yùn)行模式1三、交互式反應(yīng)器研究與中試裝置設(shè)計(jì)出水至二沉池回流污泥（來自二沉池）③好氧池⑤物化池②缺氧池①厭氧池④缺氧池進(jìn)水絮凝劑串聯(lián)運(yùn)行模式1工藝示意圖正常水量、污染物濃度較高，氮磷濃度較高條件下或冬季運(yùn)行時(shí)采用4、串聯(lián)運(yùn)行模式研究4.2串聯(lián)運(yùn)行模式2三、交互式反應(yīng)器研究與中試裝置設(shè)計(jì)正常水量、污染物濃度較低，夏季運(yùn)行時(shí)采用串聯(lián)運(yùn)行模式2工藝示意圖進(jìn)水出水至二沉池③低氧池回流污泥（來自二沉池）絮凝劑②低氧池①低氧池⑤物化池④好氧池5、并聯(lián)運(yùn)行模式研究三、交互式反應(yīng)器研究與中試裝置設(shè)計(jì)1、模式1：水量或水質(zhì)超負(fù)荷2、模式2：COD、TN偏低時(shí)并聯(lián)運(yùn)行模式工藝示意圖出水至二沉池進(jìn)水③好氧池回流污泥（來自二沉池）絮凝劑②缺氧池①厭氧池⑤物化池④缺氧池6、中試裝置設(shè)計(jì)6.1設(shè)計(jì)參數(shù)三、交互式反應(yīng)器研究與中試裝置設(shè)計(jì)單元名稱長(zhǎng)(m)寬(m)有效水深(m)有效容積(m3)合計(jì)(m3)進(jìn)水井3.8037.44第1部分1.01.01.41.40第2部分1.881.01.32.40Ⅰ區(qū)

0.71.03.02.10Ⅱ區(qū)1.941.03.05.82Ⅲ區(qū)2.01.03.06.00Ⅳ區(qū)1.64+4.661.03.018.9Ⅴ區(qū)0.71.03.02.10Ⅵ區(qū)0.91.02.82.52二沉池污泥池加藥罐直徑：2.851.0

1.0直徑：0.82.01.691.012.751.690.5012.751.690.50旱季：100t/d雨季：150t/d反應(yīng)器6、中試裝置設(shè)計(jì)6.2中試基地平面三、交互式反應(yīng)器研究與中試裝置設(shè)計(jì)6、中試裝置設(shè)計(jì)6.3中試流程三、交互式反應(yīng)器研究與中試裝置設(shè)計(jì)6、中試裝置設(shè)計(jì)6.4相關(guān)照片三、交互式反應(yīng)器研究與中試裝置設(shè)計(jì)中試基地生物處理單元運(yùn)行中的交互式反應(yīng)器三、交互式反應(yīng)器研究與中試裝置設(shè)計(jì)6、中試裝置設(shè)計(jì)6.4相關(guān)照片交互反應(yīng)器攪拌機(jī)和循環(huán)流量監(jiān)測(cè)人工濕地進(jìn)水1、運(yùn)行工況四、交互式反應(yīng)器中試運(yùn)行研究工況條件工況一工況二工況三工況四工況五試驗(yàn)時(shí)間(2004年，月.日)5.24~6.156.16~7.167.17~8.168.17~9.119.12~10.1數(shù)據(jù)采集時(shí)間6.5~6.146.23~7.167.25~8.168.28~9.119.22~9.29反應(yīng)器內(nèi)水溫(℃)21.6-24.524.6-28.126.1-28.625.8-27.224.7-25.7進(jìn)水量平均值(m3/h)4.674.676.298.336.24平均污泥回流比110.80.50.8平均混合液回流比211.511.5HRT

預(yù)缺氧池0.450.450.340.250.34(h)厭氧池1.241.240.930.700.93缺氧池1.281.280.960.720.96好氧池5.035.033.772.533.77總停留時(shí)間8864.26二沉池平均HRT(h)2.72.72.01.52.0生物反應(yīng)器總體積(m3)37.4437.4437.4434.9237.44平均MLSS(mg/L)29512405311028772801平均MLVSS(mg/L)123979496411801372平均SVI(mL/g)50.242.334.444.470.6系統(tǒng)總泥齡(d)44.755.226.116.317.7DO 預(yù)缺氧池0.120.130.150.150.20(mg/L)厭氧池0.090.130.110.120.13缺氧池0.120.120.150.100.11好氧池1.20~7.800.60~5.750.60~5.500.95~4.400.60~4.05COD/TN3.383.994.233.893.95COD/TKN3.544.174.364.024.03COD/TP34.6232.9941.6539.0144.53有機(jī)負(fù)荷0.200.250.300.520.39TN負(fù)荷0.0590.0610.0700.1330.0992、運(yùn)行數(shù)據(jù)四、交互式反應(yīng)器中試運(yùn)行研究CODSSNH4+-NTNTP2NO

?-N3NO

?-NpH堿度水質(zhì)指標(biāo)工況一工況二工況三工況四工況五進(jìn)水(mg/L)82.46570.8106.9133.6出水(mg/L)19.916.215.616.522.7去除率(%)75.875.178.084.683.0進(jìn)水(mg/L)4740584240出水(mg/L)2422221621去除率(%)48.945.062.161.947.5進(jìn)水(mg/L)19.4716.4815.924.4829.29出水(mg/L)1.429.281.254.8319.67去除率(%)92.743.792.180.332.8進(jìn)水(mg/L)24.3716.2816.7427.4533.86出水(mg/L)14.4412.8412.7415.7523.39去除率(%)40.721.123.942.630.9進(jìn)水(mg/L)2.381.971.72.743出水(mg/L)2.171.611.552.250.71去除率(%)8.818.38.817.976.3進(jìn)水(mg/L)0.240.070.030.010.00出水(mg/L)0.100.090.250.850.48進(jìn)水(mg/L)0.840.610.490.850.73出水(mg/L)12.135.3510.5610.692.82進(jìn)水7.387.387.457.457.45出水7.047.207.127.087.39進(jìn)水(mg/L)278208210208262出水(mg/L)120162116992023、中試運(yùn)行小結(jié)3.1結(jié)論1四、交互式反應(yīng)器中運(yùn)行研究為13.2~179.4mg/L、SS為12~218mg/L水溫為21.6~28.3℃，進(jìn)水COD負(fù)荷在0.52

kgCOD/(kgMLVSS·

d)以下時(shí)，

AAO

運(yùn)行模式各工況對(duì)

COD，平均有機(jī)和SS均有低于35mg/L、SS低于良好的去除效果，受沖擊負(fù)荷影響很小，處理出水

COD24mg/L

。試驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)有機(jī)負(fù)荷在

0.2

kgCOD/(kgMLVSS?d) 以上時(shí)，

COD 平均去除率可在70%

以上。AAO

運(yùn)行模式中，

COD 的去除主要發(fā)生在反應(yīng)器的厭氧區(qū)和缺氧區(qū)。3.2結(jié)論2進(jìn)水NH4+-N

為2.09~33.28mg/L

、TN2.88~39.39mg/L ，水溫21.6~28.3℃，泥齡>15d

時(shí)，要保持良好的硝化效果，則

COD 負(fù)荷和TN

負(fù)荷應(yīng)分別小于

0.5kgCOD/(kgMLVSS?d)

和0.10

kgTN/(kgMLVSS?d)。當(dāng)NH4+-N

去除率>80%

，由于進(jìn)水的平均

COD/TKN<4.3 ，反硝化所需碳源不足，脫氮效率低于

45%

。脫氮效果隨

COD/TN 的增加而迅速增加。當(dāng)進(jìn)水

COD 低于60mg/L

時(shí)，通過反硝化作用去除的

TN

小于10%

，TN

的去除主要通過同化作用以及排泥等其他途徑去除；當(dāng)系統(tǒng)NH4+-N

去除率>90

％，進(jìn)水COD>90mg/L

，且COD/TN>3.3

時(shí)，

TN

的去除主要通過反硝化作用，而且絕大部分在厭氧區(qū)內(nèi)反硝化去除，增大混合液回流比對(duì)脫氮效率的提高貢獻(xiàn)不大。3、中試運(yùn)行小結(jié)3.3結(jié)論3四、交互式反應(yīng)器中運(yùn)行研究進(jìn)水COD<180mg/L，且平均COD/TN<4.3 ，進(jìn)水TP0.41~3.49mg/L

，當(dāng)NH4+-N去除率>80%時(shí)，由于碳源嚴(yán)重不足，脫氮效率不高，隨回流污泥進(jìn)入?yún)捬鯀^(qū)的NO3?-N對(duì)生物除磷效果造成不利影響，TP去除率在50%以下。當(dāng)NH4+-N去除率<50%，且進(jìn)水COD超過60mg/L時(shí)，進(jìn)入?yún)捬鯀^(qū)的硝酸鹽濃度持續(xù)低于2.0mg/L，系統(tǒng)的生物除磷能力逐漸加強(qiáng)；當(dāng)進(jìn)水COD持續(xù)在100mg/L以上時(shí)，出水TP可在1.0mg/L以下。雖然進(jìn)入?yún)捬鯀^(qū)的NO3?-N對(duì)除磷有不利影響，但系統(tǒng)的除磷功能不會(huì)喪失殆盡，但是降雨引起的進(jìn)水COD急劇下降能導(dǎo)致系統(tǒng)除磷功能完全喪失3.4結(jié)論4低碳高氮磷城市污水，因碳源不足，采用AAO模式時(shí)，一旦出水NH4+-N和TN滿足《城鎮(zhèn)污水處理廠污染物排放標(biāo)準(zhǔn)》(GB

18918-2002)中的一級(jí)B標(biāo)準(zhǔn)，出水TP不達(dá)標(biāo)。建議采用生物脫氮法保證出水氮達(dá)標(biāo)，投加混凝劑保證出水磷達(dá)標(biāo)。3、中試運(yùn)行小結(jié)3.5結(jié)論5四、交互式反應(yīng)器中運(yùn)行研究交互式反應(yīng)器系統(tǒng)AAO運(yùn)行模式下，降雨季節(jié)，進(jìn)水COD較低，SVI基本<50mL/g

，MLVSS/MLSS雨水較少時(shí)，SVI和MLVSS/MLSSSVI在50~90mL/g

，MLVSS/MLSS降雨頻繁時(shí)有下降的趨勢(shì)，在0.25~0.4均有升高的趨勢(shì)，在0.4~0.5之間。3.6結(jié)論6增加抗沖擊負(fù)荷能力措施：①增大混合液回流比；②加大系統(tǒng)進(jìn)水流量；③維持反應(yīng)器系統(tǒng)MLVSS 在1000mg/L

以上；④投加混凝劑。當(dāng)進(jìn)水COD

平均值小于70mg/L

，為提高系統(tǒng)抗沖擊負(fù)荷的能力，保證出水氨氮達(dá)標(biāo)，可將HRT縮短為4h，以增加污泥的有機(jī)負(fù)荷，減緩污泥的內(nèi)源呼吸過程，維持系統(tǒng)MLVSS 在1000mg/L

以上?？紤]到低碳高氮磷城市污水的脫氮和抗沖擊負(fù)荷能力，系統(tǒng)的混合液回流比宜在1~2之間，污泥回流比宜在0.5~1.0之間。1、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)1.1特點(diǎn)五、交互式反應(yīng)器BP

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究高度的并行性；高度的非線性全局作用；良好的容錯(cuò)性與聯(lián)想記憶功能；(4)強(qiáng)大的自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)功能。1.2設(shè)計(jì)(1)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)（輸入層、隱含層、輸出層）；(2)隱含層的神經(jīng)元數(shù)量；(3)傳遞函數(shù)（Sigmoid)2、交互式反應(yīng)器BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型2.1雙隱含層MIMO五、交互式反應(yīng)器BP

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究2.2雙隱含層MISO(1)記憶能力強(qiáng)；(2)自學(xué)能力和抗干擾能力差；

(3)訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)(4)模擬結(jié)果較差(1)記憶能力強(qiáng)；

(2)預(yù)測(cè)能力差(3)自學(xué)能力和抗干擾能力差；

(4)訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)2.3單隱含層MISO(1)預(yù)測(cè)表現(xiàn)穩(wěn)定；

(2)預(yù)測(cè)能力強(qiáng)；

(3)訓(xùn)練速度快；(4)神經(jīng)元數(shù)量以10個(gè)為宜3、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型模擬結(jié)果33.1出水NH -N預(yù)測(cè)五、交互式反應(yīng)器BP

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究3.2出水TN預(yù)測(cè)3-NA:輸入進(jìn)水：CODB:輸入進(jìn)水：COD、SS、NH

3-N、NO、SS、NH

3-N、TN(1)二組相關(guān)系數(shù)基本一樣

(2)A組預(yù)測(cè)性優(yōu)于B組A:輸入進(jìn)水：COD、SS、NH

3-N、TPB:輸入進(jìn)水：COD、SS、TN、TP二組相關(guān)系數(shù)基本一樣A組預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)均優(yōu)于B組3.3出水NO2-N預(yù)測(cè)A:輸入進(jìn)水：COD

、NO

3-N、NO

2-N、NH

3-NB:輸入進(jìn)水：

COD

、NO

3-N、NO

2-N、TN二組訓(xùn)練誤差接近A組預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)誤差優(yōu)于B組3、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型模擬結(jié)果3.4出水NO

3-N預(yù)測(cè)五、交互式反應(yīng)器BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究A:輸入進(jìn)水：COD 、NO

3-N

、NO

2-N、NH

3-NB:輸入進(jìn)水：COD 、

NO

3-N

、NO

2-N、

TN(1)預(yù)測(cè)誤差接近，A

組訓(xùn)練誤差小(2)二組誤差均較大C

：輸入進(jìn)水：COD

、NO

3-N

、NO

2-N、NH

3-N、TN隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)由10

增加為12(3)

誤差依然較大：原始數(shù)據(jù)變化幅度大；進(jìn)水 NO

3-N較小時(shí)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能影響大；數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)精度有限3.5出水TP預(yù)測(cè)A:輸入進(jìn)水：COD

、SS

、TP

、NH

3-NB:輸入進(jìn)水：

COD 、SS

、TP

、TN二組訓(xùn)練誤差接近B組預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)誤差優(yōu)于A組,但二組預(yù)測(cè)誤差均較大進(jìn)水中TP濃度低；測(cè)量誤差致出水TP大于進(jìn)水；數(shù)據(jù)規(guī)律性差1、ANFIS網(wǎng)絡(luò)模型1.1特點(diǎn)六、交互式反應(yīng)器ANFIS

仿真模型研究(1)很好的推理功能；

(2)較強(qiáng)自學(xué)習(xí)能力；

(3)理解經(jīng)驗(yàn)語(yǔ)言；(4)融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊推理。1.2設(shè)計(jì)(1)

MathWorks

公司的MATLAB 計(jì)算語(yǔ)言；(2)ANFIS模型結(jié)構(gòu)：多輸入但輸出、單輸出;

(3)隸屬度函數(shù)（gaussmf)2、ANFIS網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)2.1輸入輸出六、交互式反應(yīng)器ANFIS

仿真模型研究2.2隸屬度函數(shù)(1)與BP網(wǎng)絡(luò)一致：4輸入單輸出2個(gè)；3個(gè)3個(gè)隸屬度函數(shù)在訓(xùn)練模擬精度較高；預(yù)測(cè)誤差較大確定用2個(gè)隸屬度函數(shù)3、ANFIS網(wǎng)絡(luò)模型模擬3.1出水NH

3-N預(yù)測(cè)六、交互式反應(yīng)器ANFIS

仿真模型研究3-N、NO3-N(1)訓(xùn)練誤差、測(cè)試誤差均優(yōu)于BP網(wǎng)絡(luò)

(2)模擬數(shù)據(jù)穩(wěn)定性好隸屬度 相關(guān)系數(shù)函數(shù)個(gè)數(shù)輸入進(jìn)水：COD、SS、NH標(biāo)準(zhǔn)均方差隸屬度函數(shù)2訓(xùn)練數(shù)據(jù)0.738測(cè)試 訓(xùn)練 測(cè)試數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)0.469

5.2157

7.3403"gaussmf";outmfType="constant"3、ANFIS網(wǎng)絡(luò)模型模擬3.2出水TN預(yù)測(cè)六、交互式反應(yīng)器ANFIS

仿真模型研究3-N、TP(1)預(yù)測(cè)效果優(yōu)于BP網(wǎng)絡(luò)

(2)預(yù)測(cè)性誤差小隸屬度 相關(guān)系數(shù)函數(shù)個(gè)數(shù)輸入進(jìn)水：COD、SS、NH標(biāo)準(zhǔn)均方差隸屬度函數(shù)2訓(xùn)練數(shù)據(jù)0.816測(cè)試 訓(xùn)練 測(cè)試數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)0.528

3.9571

4.7765"gaussmf";outmfType="constant"3、ANFIS網(wǎng)絡(luò)模型模擬3.3出水NO

2-N預(yù)測(cè)六、交互式反應(yīng)器ANFIS

仿真模型研究(1)訓(xùn)練誤差測(cè)試誤差均大于BP網(wǎng)絡(luò)

(2)預(yù)測(cè)效果差于BP網(wǎng)絡(luò)(3)隸屬度函數(shù)不適合隸屬度 相關(guān)系數(shù)函數(shù)個(gè)數(shù)輸入進(jìn)水：COD、NO標(biāo)準(zhǔn)均方差3-N、NO

2-N、NH

3-N隸屬度函數(shù)2訓(xùn)練數(shù)據(jù)0.878測(cè)試 訓(xùn)練 測(cè)試數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)0.803

3.1736

6.6171"gaussmf";outmfType="constant"3、ANFIS網(wǎng)絡(luò)模型模擬3.4出水NO

3-N預(yù)測(cè)六、交互式反應(yīng)器ANFIS

仿真模型研究(1)訓(xùn)練誤差測(cè)試誤差均小于BP網(wǎng)絡(luò)

(2)預(yù)測(cè)效果好于BP網(wǎng)絡(luò)(3)隸屬度函數(shù)調(diào)整可進(jìn)一步提高精度隸屬度 相關(guān)系數(shù)函數(shù)個(gè)數(shù)輸入進(jìn)水：COD、NO標(biāo)準(zhǔn)均方差3-N、NO

2-N、NH

3-N隸屬度函數(shù)2訓(xùn)練數(shù)據(jù)0.61測(cè)試 訓(xùn)練 測(cè)試數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)0.21

2.7333

2.2462"gaussmf";outmfType="constant"3、ANFIS網(wǎng)絡(luò)模型模擬3.5出水TP預(yù)測(cè)六、交互式反應(yīng)器ANFIS

仿真模型研究(1)訓(xùn)練誤差測(cè)試誤差均小于BP網(wǎng)絡(luò)

(2)預(yù)測(cè)效果好于BP網(wǎng)絡(luò)(3)模擬相關(guān)系數(shù)較高隸屬度 相關(guān)系數(shù)函數(shù)個(gè)數(shù)輸入進(jìn)水：COD、SS、TP、TN標(biāo)準(zhǔn)均方差 隸屬度函數(shù)2訓(xùn)練數(shù)據(jù)0.784測(cè)試 訓(xùn)練 測(cè)試數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)0.749

1.0015

2.5860"gaussmf";outmfType="constant"六、交互式反應(yīng)器ANFIS

仿真模型研究4、ANFIS與BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)比在相同數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，ANFIS系統(tǒng)的模擬誤差更小ANFIS

系統(tǒng)的模擬結(jié)果更穩(wěn)定，多次模擬時(shí)其結(jié)果不會(huì)發(fā)生太大的變化，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬結(jié)果每次都有很大的不同，造成使用者對(duì)最佳模擬精度無法掌握。究其原因：主要是因?yàn)锳NFIS系統(tǒng)事先根據(jù)前人經(jīng)驗(yàn)設(shè)置了初始隸屬度函數(shù)，可以避免訓(xùn)練過程中收斂于局部最小點(diǎn)；而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在初始時(shí)刻給出的權(quán)重矩陣是隨機(jī)的，訓(xùn)練過程中很容易陷入局部最小點(diǎn)。通過兩種網(wǎng)絡(luò)對(duì)TP的模擬可以看出，對(duì)于變化范圍較小的數(shù)據(jù)用

ANFIS能更好的體現(xiàn)其走勢(shì)兩種網(wǎng)絡(luò)的模擬誤差均不是特別理想。主要是因?yàn)?）數(shù)據(jù)測(cè)量不夠準(zhǔn)確，而且數(shù)據(jù)時(shí)間間隔不合理；存在一部分