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基于BP神经网络的地下水强化除砷建模研究
Modeling for Enhanced Arsenic Removal from Groundwater Based on BP Neural Network
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]广西建设职业技术学院设备工程系,广西南宁530003 [2]华侨大学土木工程学院,福建厦门361021 [3]中国建筑西南设计研究院有限公司,四川成都610041
基 金:国家水体污染控制与治理科技重大专项(2009ZX07424)
年 份:2015
卷 号:31
期 号:1
起止页码:45-48
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、GEOBASE、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊
摘 要:针对郑州市东周水厂铁锰复合污染条件下的含砷地下原水,经中试和生产性试验研究,在无混凝的曝气/接触氧化过滤除砷技术的基础上,建立了投药量BP神经网络模型。该模型在以出水As<10μg/L为控制条件的前提下,进行不同原水水质条件下药剂投加量的模拟计算,并作为核心模拟算法模块,应用于水厂除砷自动控制加药系统中,完善了水厂当前的自控系统。
关 键 词:地下水 曝气/接触氧化过滤 除砷 BP神经网络模型 自控系统
分 类 号:TU991.2]
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