【摘 要】
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针对污水处理这一不确定性大、复杂生化过程,基于贝叶斯网络方法,实现了城市污水处理厂改良A2/O工艺的日常故障诊断;综合考虑了进水水质、进水流量、F/M、DO、ORP、SVI、C/N
【机 构】
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哈尔滨工业大学市政环境工程学院; 哈尔滨工业大学城市水资源与水环境国家重点实验室;
【基金项目】
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环保公益性行业科研专项(201209048);国家自然科学基金创新团队资助(51121062)
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针对污水处理这一不确定性大、复杂生化过程,基于贝叶斯网络方法,实现了城市污水处理厂改良A2/O工艺的日常故障诊断;综合考虑了进水水质、进水流量、F/M、DO、ORP、SVI、C/N等对出水水质（SS、COD、NH3-N、TN）的影响,通过领域专家知识和历史训练数据构建了用于故障诊断的贝叶斯网络模型,并将其用于实际诊断过程,经分析表明:贝叶斯网络模型诊断精确、模型可靠,为解决当前污水处理厂工艺故障诊断中存在的不确定性问题提供了一种新的有效方法。
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