氯酚類物質(zhì)廣泛應(yīng)用于石油化工、醫(yī)藥、殺蟲劑、防腐劑等領(lǐng)域,具有難生物降解,已被世界各國列入優(yōu)先控制名單。電氧化技術(shù)因其高效、無需添加試劑、無二次污染等優(yōu)點(diǎn)而被廣泛應(yīng)用于難降解污染物處理。本文針對(duì)現(xiàn)有反向傳播-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP-ANN)預(yù)測存在的精度低、不確定性等問題,提出采用粒子群優(yōu)化算法(PSO),開展氯酚類化合物電氧化過程的PSO-BP-ANN預(yù)測研究。氧化還原電位(ORP)反映了微觀層面單一物質(zhì)氧化-還原能力相互影響所反應(yīng)出來的宏反應(yīng)體系觀氧化還原特性,表征其氧化性或還原性的相對(duì)強(qiáng)弱。本文首先考察了電流密度、電解質(zhì)濃度和初始pH等工藝參數(shù)對(duì)PbO_2電極電氧化2-氯苯酚效果的影響規(guī)律,監(jiān)測了反應(yīng)體系的ORP變化,分析了ORP和電流密度、pH、ORP、電解質(zhì)之間的關(guān)系,建立了ΔORP和COD去除之間的數(shù)學(xué)關(guān)聯(lián),獲得了基于ORP的COD去除率和總能耗(TEC)的多元線性方程式,相關(guān)系數(shù)R~2分別為0.8878和0.93223。因此,ORP是電氧化過程控制的一個(gè)重要參數(shù)。本文確定了電流密度、電解質(zhì)濃度、電解時(shí)間、ORP等作為主要輸入?yún)?shù),構(gòu)建了BP-ANN電氧化過程預(yù)測模型。采用測試數(shù)據(jù)集的相對(duì)誤差和均方誤差為指標(biāo),以logsig激活函數(shù)為隱含層傳遞函數(shù)、pureline函數(shù)為輸出層傳遞函數(shù),通過函數(shù)性能曲線圖分析,選擇了trainlm算法為訓(xùn)練函數(shù);對(duì)比不同隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的相關(guān)系數(shù)和均方誤差,確定隱含層10為最佳隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)。建立的BP-ANN電氧化過程測試數(shù)據(jù)集預(yù)測COD去除效率和TEC的R~2分別為0.9344和0.9355,MSE分別為0.0137232和0.013127。結(jié)果顯示,BP-ANN可以預(yù)測電氧化過程,但存在精度不高、個(gè)別點(diǎn)誤差大等問題,而且網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值存在不確定性,學(xué)習(xí)收斂速度慢,易陷入局部極小值。本文采用粒子群優(yōu)化算法(PSO)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和閾值。以相關(guān)系數(shù)和均方誤差為評(píng)價(jià)指標(biāo),確定PSO-BP-ANN網(wǎng)絡(luò)的種群粒子數(shù)為50,最大迭代數(shù)為200,動(dòng)量因子C_1,C_2為1.5時(shí),建立的PSO-BP-ANN預(yù)測COD去除效率和TEC測試數(shù)據(jù)集的R~2分別為0.99和0.9944,MSE分別為0.0015526和0.0023456。測試數(shù)據(jù)集顯示,PSO-BP-ANN模型能有效預(yù)測電氧化過程,對(duì)比BP-ANN,網(wǎng)絡(luò)消除了BP-ANN個(gè)別點(diǎn)誤差大的問題,提高了COD去除率和TEC的預(yù)測精確度,網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行速度快,穩(wěn)定性好。對(duì)輸入?yún)?shù)的權(quán)重分析可知,PSO-BP-ANN的5個(gè)輸入?yún)?shù)的相關(guān)度為,電流密度18.85%,初始pH為21.11%,電解質(zhì)濃度19.69%,電氧化時(shí)間21.30%,ORP 19.05%。
【學(xué)位單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：X703
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號(hào)說明
第一章 緒論
    1.1 氯酚類化合物
        1.1.1 氯酚類化合物的危害及來源
        1.1.2 氯酚類化合物的廢水處理技術(shù)
    1.2 氯酚的電化學(xué)處理技術(shù)
        1.2.1 電化學(xué)氧化機(jī)理
        1.2.2 電氧化氯酚廢水研究進(jìn)展
    1.3 氧化還原電位技術(shù)
        1.3.1 氧化還原電位概念
        1.3.2 氧化還原電位的測量原理
        1.3.3 氧化還原電位的國內(nèi)外進(jìn)展
    1.4 電化學(xué)過程的預(yù)測模型
        1.4.1 電化學(xué)過程的經(jīng)驗(yàn)型和半經(jīng)驗(yàn)型預(yù)測模型
        1.4.2 電化學(xué)過程的非線性預(yù)測模型
    1.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測
        1.5.1 BP-ANN
        1.5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水處理中應(yīng)用
        1.5.3 粒子群優(yōu)化算法
        1.5.4 PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在環(huán)境中的應(yīng)用
    1.6 本文研究目的與內(nèi)容
第二章 實(shí)驗(yàn)部分
    2.1 實(shí)驗(yàn)材料與設(shè)備
        2.1.1 實(shí)驗(yàn)藥品
        2.1.2 實(shí)驗(yàn)儀器與設(shè)備
    2.2 實(shí)驗(yàn)裝置
        2.2.1 實(shí)驗(yàn)裝置介紹
        2.2.2 實(shí)驗(yàn)方案
    2.3 分析方法
        2.3.1 ORP值的測定
        2.3.2 COD值的測定
        2.3.3 電氧化過程數(shù)據(jù)計(jì)算
        2.3.4 BP-ANN和PSO-BP-ANN
第三章 2-氯苯酚電氧化過程效率與ORP關(guān)系
    3.1 電流密度
        3.1.1 電流密度的影響
        3.1.2 電流密度和ORP的關(guān)系
    3.2 pH
        3.2.1 pH的影響
        3.2.2 pH對(duì) ORP的影響
    3.3 電解質(zhì)
        3.3.1 電解質(zhì)的影響
        3.3.2 電解質(zhì)對(duì)ORP的影響
    3.4 ΔORP和 COD去除率的關(guān)系
    3.5 COD去除率和總能耗之間的關(guān)系
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于BP-ANN的電氧化過程預(yù)測
    4.1 BP-ANN電氧化預(yù)測模型設(shè)計(jì)
    4.2 實(shí)驗(yàn)步驟
        4.2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        4.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP-ANN的 Matlab程序的編制
    4.3 預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化
        4.3.1 傳遞函數(shù)
        4.3.2 訓(xùn)練函數(shù)
        4.3.3 隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的選擇
    4.4 BP-ANN網(wǎng)絡(luò)模型的確定
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于PSO-BP-ANN的電氧化過程預(yù)測
    5.1 PSO-BP-ANN電氧化預(yù)測模型設(shè)計(jì)
    5.2 實(shí)驗(yàn)步驟
    5.3 PSO預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化
        5.3.1 種群粒子數(shù)
        5.3.2 最大迭代次數(shù)
        5.3.3 動(dòng)量因子
    5.4 PSO-BP-ANN網(wǎng)絡(luò)模型的確定
    5.5 PSO-BP-ANN網(wǎng)絡(luò)和BP-ANN網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果
    5.6 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡介
    1 作者簡歷
    2 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
    3 參與的科研項(xiàng)目及獲獎(jiǎng)情況
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集

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