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多级AO工艺是在传统A~2O工艺基础上发展起来的一种多点进水的污水处理工艺。虽然该工艺具有优化碳源分配、脱氮效率较高、能耗药耗均较低等潜力,但由于污水生化处理过程本身的迟滞性、非线性、复杂性与不确定性等通有缺点,使得对其仿真研究与过程控制非常复杂,因此目前针对该工艺的仿真系统控制与应用研究较少。本课题以多级AO工艺为研究对象,构建了该工艺的在线监测系统,识别关键影响因素;通过实时监测数据实现对多级AO系统的反馈控制;基于人工神经网络及ASM2D模型构建多级AO工艺仿真系统,对出水进行预测,通过对工艺