废水处理生物模型概述.docx

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安徽建筑大学
废水处理生物模型论文
专业：XX级市政工程
学生姓名：XXXX
学号：XXXXX
课题：废水处理生物模型概述
指导教师：XXX
表达。
4）ASM系列的三套模型的优缺点和展望
ASM系列模型在形式和功能上都较以前的模型有了较大突破已成为活性污泥过程仿真和控制的重要理论基础。但是，模型在使用中还存在着一定的局限性:不适用于以工业废水为主的废水处理;所模拟废水的温度和pH值必须处于一定的范围之内;不适用于超高负荷或泥龄小的活性污泥系统等⑶。而且，在实际应用中对入流组分的测定和模型参数的校正也需要较多的工作来完成。但是
，目前对于活性污泥数学模型的研究还远远不够。相信随着人们认识水平的提高和计算机模拟技术的发展，活性污泥数学模型还将有更大的发展空间。

1）SBR工艺数学模型
SBR工艺的数学模型主要包括基于Eckenfelder模式的一级动力学模型、基于Monod方程的Lawrence-McCarty模型、，基于ASM的动态模型多见于理论探讨；McKinney模型在国内很少应用；Monod方程作为最基本的生物降解模式，被广泛应用于生物处理的工艺设计中，[4]以办公大楼污水为研究对象，在SBR工艺试验条件下，得出基质浓度与活性污泥的动力学模式。
2）机理模型（白箱模型）
1986年,国际水质协会（IAWQ）的生物处理设计与运行数学模型课题组提出了ASM1模型，它能预测活性污泥系统中的有机物降解、硝化和反硝化反应过程⑻。该模型的提出使类似系统的模拟研究向前迈进了关键的一步。同时也为SBR系统数学模型的建立提供了强有力的支持oOrhon等⑼提出了普通活性污泥系统建模过程中的可溶性剩余产物的概念。根据SBR系统进出水COD之间存在不平衡关系,1990年,Artan等问在ASM1模型的基础上建立SBR系统时考虑了SRP的影响，改进了ASM1模型，该简化模型能够很好地预测试验出水可溶性化学需氧量（SCOD）。
3）统计模型（黑箱模型）
神经网络模型是统计模型（黑箱模型）最常用的一种SBR数学模型。特别是人工神经网络模型（ANN模型）可以代替传统数学模型完成由输入到输出空间的映射，直接根据对象的输入、输出数据进行建模，需要的对象先验知识较少，其较强的学****能力对模型校正非常有利。
4）神经网络的模型应用
神经网络的模型就是一个“黑箱模型”，其优点就是具有很强的非线性拟合能力，可以映射任意复杂的非线性关系，有较强的学****能力和容错性，但是并不能清晰反应出控制过程中变量的关系，妨碍了控制中的准确性［11］。人工神经网络建模方法用来建立神经网络的模型有许多种，目前较为广泛的网络模型是BP神经网络，BP网络的结构由输入层，输出层和隐含层构成，层与层之间采用全连接的形式。工作的过程是将输入信号沿着网络正向传播,将误差信号沿着网络反向传播［12］,它是一种基于梯度下降的最优化算法，通过修改权值来决定，使得系统的误差达到最小［13］。
图1神经网络模型
COD的BP神