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臭氧降解微囊藻毒素的人工神经网络模型
引用本文:王文清,高乃云,黎雷,张可佳,戎文磊. 臭氧降解微囊藻毒素的人工神经网络模型[J]. 中南大学学报(自然科学版), 2011, 42(1)
作者姓名:王文清  高乃云  黎雷  张可佳  戎文磊
作者单位:1. 同济大学,污染控制与资源化国家重点实验室,上海,200092;同济大学,建筑设计研究院(集团)有限公司,上海,200092
2. 同济大学,污染控制与资源化国家重点实验室,上海,200092
3. 无锡自来水公司,江苏,无锡,214031
基金项目:国家自然科学基金资助项目(50878163,50708067); 国家高技术研究发展计划(“863”计划)项目(2008AA06A412); 国家科技重大专项资助项目(2008ZX07421-002)
摘    要:建立臭氧降解微囊藻毒素MC-LR的人工神经网络模型,研究臭氧投加量、MC-LR初始质量浓度、pH等对降解速率的影响,并以反向传播算法的神经网络模型对多因素条件下的降解效果进行仿真预测。研究结果表明:降解速率不受初始MC-LR质量浓度的影响;臭氧投加量的增加能有效提高MC-LR的降解速率;pH降低能大幅度改善降解效果,尤其在酸性条件下,pH的变化对降解速率的影响程度更大;在具备酸性条件和臭氧量较高时,在短时间内即可达到很高的去除率,否则降解效果不明显;该模型能预测复杂多因素试验条件下的有机物降解效果,为试验及实际降解MC-LR提供理论指导,克服了初等函数模型的局限性。

关 键 词:微囊藻毒素MC-LR  臭氧  人工神经网络  模型  动力学  仿真  

Artificial neural network model of microcystin-LR degradation by ozonation
WANG Wen-qing,GAO Nan-yun,LI Lei,ZHANG Ke-jia,RONG Wen-lei. Artificial neural network model of microcystin-LR degradation by ozonation[J]. Journal of Central South University:Science and Technology, 2011, 42(1)
Authors:WANG Wen-qing  GAO Nan-yun  LI Lei  ZHANG Ke-jia  RONG Wen-lei
Affiliation:WANG Wen-qing1,2,GAO Nan-yun1,LI Lei1,ZHANG Ke-jia1,RONG Wen-lei3 (1.State Key Laboratory of Pollution Control and Resource Reuse,Tongji University,Shanghai 200092,China,2.Architectural Design & Research Institute of Tongji University(Group) Co.Ltd.,3.Wuxi Water Supply General Company,Wuxi 214031,China)
Abstract:An artificial neural network(ANN) model of microcystin-LR(MC-LR) degradation by ozonation was studied.The affect on degradation of ozone dose,MC-LR initial mass concentration and pH was investigated.And the removal effect with various factors was simulated and predicted by the model.The results show that the degradation rate is invariable with different MC-LR initial mass concentrations.The addition of ozone dose can increase the MC-LR degradation rate effectively,the decline of pH can improve the degradati...
Keywords:microcystin-LR(MC-LR)  ozone  artificial neural network  model  kinetics  simulation  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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