【摘 要】
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自来水厂采用臭氧化工艺时臭氧投加量通常由生产经验判断确定,缺乏一定的准确性和时效性。根据浙江省T水厂150组实际运行样本数据,选用BP神经网络构建臭氧投加系统的前馈控制
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自来水厂采用臭氧化工艺时臭氧投加量通常由生产经验判断确定,缺乏一定的准确性和时效性。根据浙江省T水厂150组实际运行样本数据,选用BP神经网络构建臭氧投加系统的前馈控制模型,能够在给定的工艺参数条件下较好地预测出水水质情况,也可根据进水水质情况和预期出水水质目标对所需的臭氧投加量进行预测。结果表明:基于BP神经网络的臭氧投加模型可以满足不同的水质变化,模拟精度较高,具有明显的优越性,对进一步提高供水安全性、节约制水成本具有重要的推动作用,也为臭氧-活性炭深度处理运行的自动化控制提出了新的理论思路。
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