【摘 要】
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为预测超临界水氧化法处理二硝基重氮酚生产废水的COD（chemicalo xygen demand）去除率,采用HXDK-01-A间歇式超临界水氧化实验装置处理实际工业生产废水,主要考察反应温度、反应
【机 构】
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中北大学化工与环境学院,中国北方车辆研究所
【基金项目】
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基金资助：山西省自然科学基金项目（20070113034）,教育部科学技术研究重点项目（204020）
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为预测超临界水氧化法处理二硝基重氮酚生产废水的COD（chemicalo xygen demand）去除率,采用HXDK-01-A间歇式超临界水氧化实验装置处理实际工业生产废水,主要考察反应温度、反应压力、停留时间和过氧量对COD去除率的影响。采用实验数据,以反应温度、反应压力、停留时间和过氧量为网络输入,COD去除率为网络输出,以Matlab为平台建立了Elman神经网络预测模型。神经网络模型预测的均方差为0.0418,单个最大误差为-0.3231,最小误差为0.0296;多元回归分析拟合数据的均方差为
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