前置反硝化曝气生物滤池预测模型研究

前置反硝化曝气生物滤池预测模型研究前置反硝化曝气生物滤池预测模型研究李明河赵鹏久（安徽工业大学电气信息学院，安徽马鞍山243002）PredictionModelforPre－denitrificationTypeofBiologicalAeratedFiltersTreatment摘要针对前置反硝化曝气生物滤池工艺，COD的检测实时性较差，检测装置的昂贵，使得传统的PID控制对曝气池中溶氧量的控制达不到理想效果，为此提出一种新的控制方法，根据不同的进水水质，利用粒子群算法优化的支持向量机预测出出水水质。模型预测结果表明，实际值与预测值吻合度较高，可以借助预测值来对后续的工艺进行进一步的控制，从而实现更加有效和实时的控制。关键词：前置反硝化，支持向量机，粒子群算法AbstractForpre－denitrificationtypeofbiologicalaeratedfilterstreatmentprocess,therealtimedetectionCODispoor,deviceofdetectionisexpensive,thetraditionalPIDcontroltoaerationpooloxygencontrolcannotreachtheidealresult,soanewcontrolmethodisproposed,accordingtodifferentfeedwaterquality,whichisusingparticleswarmalgorithmtooptimizethesupportvectormachineforecastingtheeffluentwater．Modelpredictedresultsshowthatthepredictedvaluecanbettermatchmeasuredvalue,canusepredictiontothefollow－uptotheprocessfurthercontrol．Keywords:pre－denitrificationtechnology,supportvectormachine,particleswarmoptimization污水处理厂的除氮非常重要，目前比较先进的处理工艺是前置反硝化曝气生物滤池处理。根据不同的进水水质，控制溶氧量达到最优，既满足出水水质的要求，又最大