基于神經網絡的污水處理廠水質預測模型

 “十二五”規劃對城市污水的處理凈化標準逐步提高。以上海為例，目前按照環保部門的要求，全市大部分污水處理廠需要對污水進行深度處理，這將給污水處理廠的達標排放和穩定運行帶來新挑戰。如果上游進水水質長時間過差或是在暴雨防汛季節輸送的流量過大都會給污水處理廠帶來很大的沖擊負荷，加之污水處理過程中惡劣的生產條件，并伴有隨機干擾，使污水處理具有較強的非線性、時變、遲滯等特點，因此污水處理過程中的各個環節很難精確控制，容易造成污水處理廠超負荷運行，整體系統運行不穩定，出水不能達標等眾多問題。而一旦出現問題，處理水質很難在短時間內恢復正常，這將大大影響下一階段的排放水質，給水環境帶來污染。本文立足于上海竹園第二污水處理廠生產運行現狀，分析影響該廠處理水質的主要因素。利用人工神經網絡模型的非線性逼近特性及復雜的輸入與輸出之間的映射關系，力求根據不同進水水質及運行參數，實現對污水廠下一階段的處理水質做出快速、準確的預測，為控制超負荷運行和水質超標提供科學的依據。