本文關(guān)鍵詞：反硝化除磷工藝中的水質(zhì)及細胞內(nèi)聚合物的近紅外光譜定量分析模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：污水中氮、磷等植物營養(yǎng)元素超標,會引起水體的富營養(yǎng)化,而其中控制水體富營養(yǎng)化的關(guān)鍵在于控制水體中磷的含量,所以水體污染防治領(lǐng)域現(xiàn)今的熱點依然是如何能高效地使磷元素得到去除,傳統(tǒng)的除磷工藝,是在好氧段過量攝磷,并通過排放富磷污泥達到除磷的目的,這種處理方法雖然處理效果好,但是隨之也有很多弊端,如:硝化菌群的污泥齡不同、碳源爭奪而且耗能大等問題反硝化除磷工藝,可以避免以上問題,通過厭氧/缺氧交替運行,在厭氧段大量釋磷,在缺氧段以硝酸鹽氮為電子受體,進行過量吸磷,從而實現(xiàn)氮磷同時去除,達到了“一碳兩用”的目的。由此可見,對反硝化除磷工藝進行快速及時的監(jiān)控是可以保證工藝的穩(wěn)定運行,本文對基于反硝化除磷工藝中的水質(zhì)指標及污泥細胞內(nèi)物質(zhì)的測定技術(shù)進行了深入研究,本實驗的主要結(jié)論有:(1)實驗采用SBR反應(yīng)器富集傳統(tǒng)聚磷菌,在經(jīng)過厭氧/好氧培養(yǎng)階段后,當進水總磷濃度為7.0~7.8 mg/L時,COD濃度為260~320 mg/L,將污泥齡控制在12~15 d,其出水中COD濃度小于30 mg/L,總磷濃度小于0.5 mg/L,COD的去除率達到90%以上,總磷的去除率達到95%以上。(2)當傳統(tǒng)聚磷菌得到富集后,通過厭氧/缺氧階段培養(yǎng)反硝化聚磷菌,當進水總磷濃度為7.0~7.8 mg/L時,將COD濃度控制在160~180 mg/L之間,缺氧段硝酸鹽氮投加量控制在18~20 mg/L之間,污泥齡控制在12~15 d,其出水中COD濃度小于30 mg/L,總磷濃度小于0.5 mg/L,COD的去除率達到90%以上,總磷的去除率達到95%以上。(3)本實驗分別對水樣中的總磷、硝酸鹽氮、COD和細胞內(nèi)的聚羥基鏈烷酸酯(PHB)、多聚磷酸鹽(Poly-P)、糖原(Gly)每一種物質(zhì)建立了間隔偏最小二乘法(iPLS)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、極限學習機(ELM)三種定量分析模型。為消除隨機噪聲,提取光譜的有效信息減少干擾,提高模型的準確性,在建立每個模型的過程中,分別應(yīng)用二階導數(shù)、多元散射校正、小波去噪和主成分分析對原始光譜進行預處理。通過對所建立模型的相關(guān)系數(shù)以及均方根誤差的分析,實驗發(fā)現(xiàn)在對水樣建模的過程中,采用小波去噪與主成分分析預處理為最佳的光譜預處理方法,而在對細胞內(nèi)胞內(nèi)物質(zhì)進行建模時,采用多元散射校正與主成分分析預處理可以獲得較為準確的預測模型。(4)在對水樣中的物質(zhì)進行建模時,采用小波去噪與主成分分析為預處理,以iPLS為建模方法所建立的模型效果最優(yōu)�？偭椎男Ｕ南嚓P(guān)系數(shù)和預測相關(guān)系數(shù)分別為0.9675、0.9294,校正均方根誤差與預測均方根誤差分別為0.0196、0.0235。硝酸鹽氮的校正的相關(guān)系數(shù)和預測相關(guān)系數(shù)分別為0.9053、0.9014,校正均方根誤差與預測均方根誤差分別為0.0295、0.0298。COD的校正的相關(guān)系數(shù)和預測相關(guān)系數(shù)分別為0.8092、0.7848,校正均方根誤差與預測均方根誤差分別為0.1423、0.1568。(5)在對細胞內(nèi)的聚合物進行建模時,采用多元散射校正與主成分分析為預處理,ELM為建模方法所建立的模型效果最優(yōu)。PHB的校正的相關(guān)系數(shù)和預測相關(guān)系數(shù)分別為0.9835、0.9683,校正均方根誤差與預測均方根誤差分別為0.0541、0.0668。Poly-P的校正的相關(guān)系數(shù)和預測相關(guān)系數(shù)分別為0.9499、0.9288,校正均方根誤差與預測均方根誤差分別為0.0579、0.0776。Gly的校正的相關(guān)系數(shù)和預測相關(guān)系數(shù)分別為0.9589、0.9488,校正均方根誤差與預測均方根誤差分別為0.0489、0.0501。實驗結(jié)果表明,通過iPLS、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、ELM學習機三種化學計量學方法對水樣和細胞內(nèi)聚合物的近紅外光譜數(shù)據(jù)進行建模,可以快速、準確的表征反硝化除磷系統(tǒng)中的水質(zhì)及細胞內(nèi)聚合物的濃度與含量變化,為實時監(jiān)控提供了理論依據(jù),對監(jiān)控工藝的運行有著十分重要的意義。
【關(guān)鍵詞】：反硝化除磷 近紅外光譜 化學計量學
【學位授予單位】：安徽建筑大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：X703
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-16
• 第一章 緒論16-30
• 1.1 研究背景和意義16-17
• 1.2 反硝化除磷技術(shù)的研究現(xiàn)狀17-18
• 1.2.1 傳統(tǒng)生物除磷理論17
• 1.2.2 反硝化除磷理論17-18
• 1.3 反硝化除磷的影響因素18-22
• 1.3.1 NO_3~--N和NO_2~--N的控制18-19
• 1.3.2 溫度19-20
• 1.3.3 pH值20
• 1.3.4 溶解氧20-21
• 1.3.5 污泥齡21
• 1.3.6 碳源21-22
• 1.4 反硝化除磷系統(tǒng)中的細胞內(nèi)聚合物22-24
• 1.4.1 反硝化除磷系統(tǒng)中的細胞內(nèi)聚合物的種類22-23
• 1.4.2 反硝化除磷系統(tǒng)中的細胞內(nèi)聚合物的研究進展23-24
• 1.5 近紅外光譜24-28
• 1.5.1 近紅外光譜概述24
• 1.5.2 近紅外光譜預處理24-26
• 1.5.3 近紅外光譜的定量分析方法26-27
• 1.5.4 近紅外定量分析模型的研究現(xiàn)狀27-28
• 1.6 本課題研究內(nèi)容28
• 1.7 技術(shù)路線圖及創(chuàng)新點28-30
• 1.7.1 技術(shù)路線圖28-29
• 1.7.2 創(chuàng)新點29-30
• 第二章 實驗裝置與分析方法30-34
• 2.1 實驗裝置30-31
• 2.2 實驗用水31
• 2.3 分析方法和分析指標31-34
• 2.3.1 測量儀器31-32
• 2.3.2 水樣和泥樣的預處理32
• 2.3.3 水樣和泥樣的測定指標及方法32
• 2.3.4 水樣和細胞內(nèi)物質(zhì)近紅外光譜數(shù)據(jù)的采集32-34
• 第三章 實驗的啟動與運行控制34-39
• 3.1 反硝化除磷污泥的培養(yǎng)馴化34-36
• 3.2 典型周期36-38
• 3.3 本章小結(jié)38-39
• 第四章 水樣近紅外光譜定量分析模型的建立39-60
• 4.1 光譜預處理和建模方法39
• 4.2 TP定量分析模型的建立39-46
• 4.2.1 i PLS模型的建立39-41
• 4.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立41-43
• 4.2.3 ELM模型的建立43-46
• 4.3 NO_3~--N定量分析模型的建立46-52
• 4.3.1 iPLS模型的建立46-47
• 4.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立47-50
• 4.3.3 ELM模型的建立50-52
• 4.4 COD定量分析模型的建立52-59
• 4.4.1 i PLS模型的建立52-54
• 4.4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立54-56
• 4.4.3 ELM模型的建立56-59
• 4.5 本章小結(jié)59-60
• 第五章 細胞內(nèi)物質(zhì)近紅外光譜定量分析模型的建立60-81
• 5.1 光譜預處理和建模方法60
• 5.2 PHB定量分析模型的建立60-67
• 5.2.1 iPLS模型的建立60-62
• 5.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立62-64
• 5.2.3 ELM模型的建立64-67
• 5.3 Poly-P定量分析模型的建立67-73
• 5.3.1 iPLS模型的建立67-68
• 5.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立68-71
• 5.3.3 ELM模型的建立71-73
• 5.4 Gly定量分析模型的建立73-80
• 5.4.1 iPLS模型的建立73-75
• 5.4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立75-77
• 5.4.3 ELM模型的建立77-80
• 5.5 本章小結(jié)80-81
• 第六章 結(jié)論與展望81-83
• 6.1 結(jié)論81-82
• 6.2 展望82-83
• 參考文獻83-92
• 致謝92-93
• 作者簡介及讀研期間主要科研成果93

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本文編號：494060