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| 1 | 城市污水处理过程优化设定方法研究进展显示文摘城市污水处理过程优化运行的目标是保证出水水质达标,降低运行成本.为了实现该目标,需要动态更新污水处理过程操作变量的最优设定值.由于城市污水处理过程具有多变量、多冲突、多目标、多约束、动态、时变等特点,如何设计精确的污水处理过程运行指标模型,如何优化过程操作变量的最优设定值,是实现城市污水处理过程优化运行亟待解决的难题.本文梳理了城市污水处理过程优化设定方法的研究进展.首先,介绍了城市污水处理过程特性和过程优化设定问题;其次,分别概述了基于机理和基于数据驱动的城市污水处理过程运行指标建模方法;然后,分别讨论了城市污水处理过程单运行指标和多运行指标的操作变量设定值寻优算法;最后,展望了城市污水处理过程优化设定问题的未来研究方向. | 杨翠丽 武战红 韩红桂 乔俊飞 | 2020 | 自动化学报2020，46，10： | 11 |
| 2 | 基于机理模型与数据模型融合的污水处理智能控制系统构建思路显示文摘污水处理智能控制是水污染控制领域的前沿方向。人工智能技术的快速发展,为污水处理智能化控制系统研发注入了新的活力。当前亟须探索污水处理机理模型与数据驱动方法交叉融通的科学路径,重构污水处理智能控制系统的逻辑模式,以提升污水处理智能控制技术研发水平。为此,从污水处理过程的确定性-随机性特征出发,提出了融合机理模型与数据模型的双回路控制系统设想,未来通过充分的实践探索,有望为污水处理智能控制提供新的技术路线。首先,分析了污水处理智能控制系统的基本要素,分别探讨了基于确定性的机理模型及基于随机性的数据驱动模型对污水处理系统的控制作用,进而提出了机理模型与数据模型融合驱动的双回路控制系统基本逻辑架构及控制原理,并分析了该系统在污水处理复杂过程中应用的拓扑结构。最后,围绕未来污水处理智能控制技术发展作了展望。 | 殷逢俊 徐泽宇 刘鸿 | 2022 | 环境工程2022，40，6： | 7 |
| 3 | 基于敏感性分析的区间二型模糊神经网络出水总氮软测量显示文摘【目的】出水总氮检测在监测污水处理厂超标排放和预防水质富营养化中发挥了重要的作用,但仍存在精度低,实时性不强的问题。为解决城市污水处理过程出水总氮难以在线精准检测的问题,提出了一种基于敏感性分析的区间二型模糊神经网络(SA-IT2FNN)出水总氮软测量方法。【方法】采用敏感性分析法(Sensitivity Analysis,SA),选取与污水处理过程出水总氮关联性较强的主元变量。然后,将所选的关键主元变量作为IT2FNN的输入变量,通过训练模型参数建立出水总氮软测量模型。【结果】仿真结果显示:对于冬季数据集,SA-IT2FNN选取6个、8个、10个主元变量进行预测时,训练时间分别为6.2 s、7.8 s、9.7 s;均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为0.44、0.35、0.33。另外,SA-IT2FNN选择8主元变量预测时,夏季和冬季对应的测试RMSE分别为0.38和0.39。【结论】结果表明:SA通过对模型的输入变量降维,有效提高了模型的预测效果;基于IT2FNN的总氮软测量模型在不同工况下都能够保证预测精度,具有较好的学习和预测能力。研究成果展示了人工智能在总氮检测中的独特作用,为污水处理出水指标高精度检测提供了有效的方法。 | 杨文琚 孙晨暄 伍小龙 | 2023 | 水利水电技术(中英文)2023，54，4： | 0 |
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