两种算法用于预测A2/O工艺脱氮条件

随着城市化的快速发展,水污染日益严重,城市污水处理厂受纳水体类型变得越来越复杂,造成污水处理厂排水水质不达标。以新疆乌鲁木齐市头屯河污水处理厂A²/O工艺为研究对象,在单因素试验的基础上,采用Box-Behnken响应面法结合BP神经网络(RSM-BP)和遗传算法-ANN神经网络(GA-NN)2种方式对A²/O工艺的脱氮条件进行优化和预测。结果表明：影响TN去除率的因素大小为有机负荷(F/M)大于碳氮比(C/N)大于碳磷比(C/P),RSM-BP优化的最佳工艺条件为C/N=8.95、C/P=72.01和F/M=0.088 d^-1,TN去除率预测值为79.12%,验证值为77.36%,相对误差值为2.275%;GA-NN优化的最佳工艺条件为C/N=9.00、C/P=72.15和F/M=0.09 d^-1,TN去除率预测值为79.25%,验证值为78.71%,相对误差值为0.686%。GA-NN预测的TN去除率较高,误差更小,表明GA-NN算法在A²/O工艺的应用是有效的,同时可为污...