厌氧MBR处理低浓度难降解印染废水效能及模拟

摘要

经物化处理后的印染废水属低浓度难降解有机废水,采用常规生物处理工艺难以达到排放标准。根据低浓度难降解废水水质和水量特点,采用AnMBR工艺处理物化处理后的低浓度难降解印染废水的方案。本论文主要考察AnMBR对低浓度难降解印染废水的处理效果以及支持向量机在污水处理过程建模的应用。
　　采用AnMBR反应器处理低浓度难降解印染废水,实验结果表明,AnMBR工艺在处理物化处理后的低浓度难降解印染废水技术上可行,出水可以达到《纺织染整工业污染物排放标准》的一级标准,且能够长期的稳定运行。AnMBR工艺进水COD均值为519.1mg/L,出水COD在69~119mg/L之间波动,平均值为86.7mg/L,去除率为72.6％~86.8%,达到排放标准;进水BOD5在71.1mg/L~238.2mg/L之间波动,出水BOD5平均值为24.1mg/L,达到排放标准;进出水B/C波动范围较大,进水在0.15~0.43之间,出水在0.16~0.46之间,经过AnMBR工艺后B/C略有提高;进水SO42-在254mg/L~595.9mg/L之间变化,出水SO42-的变化范围为60.4mg/L~76.2mg/L;进水色度较高,在200~330倍之间,上清液色度在138~218倍之间,平均降低31%左右;进水SS波动较大,在74mg/L~334mg/L之间,与进水相比,AnMBR上清液中SS含量相对稳定,在53mg/L~254mg/L之间变化,经AnMBR膜室后SS未检出。
　　依据支持向量机算法,本文以网格搜寻法、遗传算法和粒子群算法三种方法对模型主体参数进行寻优。建立出水COD、BOD5和硫酸盐的模拟预测模型。预测结果表明,网格搜索法对出水COD模拟的训练效果较好(R=0.895535,mse=0.00399773);由于函数高维度,模型呈现过拟合现象,导致GA和PSO优化算法的模型不可用。网格搜索对出水BOD5的模拟训练(mse=0.00378534,R=0.89389)有较好精度,而预测模型中PSO法(mse=0.0245828,R=0.299681)有着较好的精度。PSO法对出水硫酸盐的模拟训练(mse=0.001,R=0.998487)有较好的精度,而预测模型中GA有着较好精度(mse=0.0181346,R=0.496873)。通过网格搜索、GA和PSO三种模型比较,确定网格搜索法对小样本数据模型的预测具有优势。
　　对于COD模型中用GA和PSO算法寻优出现的过拟合现象,本文采用粗糙集属性约简的方法解决。为确定模型的推广效果,本文将不同HRT下的数据进行模型建立,模拟结果表明SVM在污水处理过程中具有很大发展潜力。

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第1章 绪论

1.1课题来源、研究目的和意义

1.2 低浓度难降解废水的来源、水质及研究现状

1.3 污水处理模拟以及预测国内外研究现状

1.4 支持向量机的发展及在污水处理领域的应用

1.5 支持向量机回归算法

1.6 基于SVM的模型建立过程

1.7 论文的主要研究内容

第2章 试验材料与方法

2.1 试验用水来源及水质分析

2.2 实验装置

2.3 污泥的接种、培养与驯化

2.4 主要分析项目及方法

2.5 试验的运行与控制

第3章 低浓度难降解废水实验运行效果分析

3.2 AnMBR进出水水质的变化

3.3 AnMBR中膜表面污泥沉积及过膜压力的变化

3.4 本章小结

第4章 基于SVM的AnMBR模型参数的寻优

4.1 聚类分析

4.2 主成分分析

4.3 SVM模型参数选取

4.4 本章小结

第5章 基于SVM的AnMBR模型的建立

5.1 出水COD模型的模拟及预测

5.2出水BOD5模型的模拟及预测

5.3出水硫酸盐模型的模拟及预测

5.4 模型应用

5.5 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢