应用ANFIS预测蠕虫反应器的污泥减量速率并优化其运行条件

摘要：

利用水生蠕虫的捕食作用可以有效地实现污泥减量.为了研究环境条件波动对蠕虫捕食污泥减量效率的影响,应用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和人工神经网络(ANN)模型分别预测蠕虫反应器的污泥减量速率.结果表明,溶解氧浓度(D0)、温度(T)、蠕虫密度和污泥负荷是蠕虫捕食过程的主要影响因素,通过性能比较得出ANFIS模型预测值与实验测定值间具有更好的一致性,其相关系数(r)为0.82,绝对平均误差百分比(MAPE)为71.5％,均方根误差(RMSE)为16.7.根据ANFIS模型的预测结果,得出蠕虫反应器的最适运行条件为:DO 1.8 ～3.1mg·L-1,温度18.4～21.7℃,蠕虫密度低于1.7 g·cm-2(以湿重计),污泥负荷563～734 mg·g-1(以TSS计),在此操作条件下获得的污泥减量速率均高于100 mg· g-1·d-1.

关键词：ANFIS、ANN、蠕虫反应器、污泥减量、模型

所属期刊栏目：33

分类号：X703(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金50821002;国家创新研究群体项目

在线出版日期：2013-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：464-472