GAANN模拟毒物冲击下UASB性能变化曹刚

GA-ANNUASB曹　刚,　徐向阳,　冯孝善(浙江大学环境工程系,浙江杭州310029)　　　:　稳定运行的UASB反应器在毒物负荷(三氯甲烷)单独冲击以及毒物负荷和有机负荷联合冲击下,容积产气率和沼气组分反应敏感。用基于遗传算法的人工神经网络分别对容积产气率、沼气组分及出水COD进行了模拟,在训练样本集中所有性能参数的实测值和模拟值的相关系数0.90时,测试样本集中性能参数的实测值和预测值的相关系数基本在0.80以上,表明基于遗传算法的神经网络可以较好地模拟毒物负荷冲击下的UASB反应器的性能变化。　　:　神经网络;　遗传算法;　毒物负荷冲击;　UASB:X703.1　　:C　　:1000-4602(2003)13-0055-03　　:(30070026)　　,BP(BackPropagation),[1、2],。(Genetic-AlgorithmArtificialNeuralNet-work,GA-ANN)UASB、COD。1　基于GA的神经网络,(GA)、、、,。。①　。,,。②　fo(d)(o),:　f=11N∑d-o2(1)　N———③　。,e-γ(γ)。④　。,,:　Pi=fi∑fi(2)⑤　。:X=(Wx1　Wx2…Wxk…Wxm)Y=(Wy1　Wy2…　Wyk…Wym),k,(3)、(4)W′1W′2:　W′1=Wxk-β(Wxk-Wyk)(3)　W′2=Wxk+β(Wxk-Wyk)(4)　β———[0,1]:X′=(Wx1　Wx2　…　W′1…Wxm)Y′=(Wy1　Wy2　…　W′2…Wym)。⑥　。(),,tZt=(W1…Wk…Wm),WkZt+1=(W1…W′k…Wm),·55·　　　2003Vol.19　　　　　　　　　　CHINAWATER&WASTEWATER　　　　　　　　　　No.13Wk′:　Wk′=WK+Δ(t,y)　R=0WK+Δ(t,y)　R=1(5)　Δ(t,y)=y(1-r(1-tT)b)(6)　R———01y———WmaxWminr———[0,1]T———b———,b=2.0t———2　材料与方法2.1　UASBUASB1.4L,1.2L,,,1。1　gL93ZnCl20.51H3BO30.5NH4Cl25(NH4)6Mo7O24·4H2O0.5KH2PO41.2CoCl2·6H2O0.5K2HPO40.5NiCl20.5MgSO4·7H2O4AlCl30.5FeSO4·7H2O1CuCl20.3CaCl2()1.5MnSO4·H2O3　　,(1mL1000mgCOD)。NaHCO3。(30±1)℃,80d,COD(4000～4050mgL)、NaHCO3(4000mgL)(10h)120d,,COD94%～96%,5.9～6.2L(L·d),CH470.5%～72.3%,CO220.9%～21.8%,pH7.1～7.4。COD、[3]。2.2　(CF,[4])。(62mmolL)[5],500mgL。:①　。COD8000mgL12000mgL,3h,。②　。,,3min。,10、1520mL,5、7.510mg,。③　。,,3h。:8000mgCODL+5mgCF、8000mgCODL+7.5mgCF、8000mgCODL+10mgCF、12000mgCODL+5mgCF12000mg-CODL+7.5mgCF,。160,、CH4、CO2、CODALK(),800。3　结果与讨论3.1　UASB,4～6h,,12～15h,;CH4(5～10h),CH4;CO2(5～10h),CH4CO2;COD8～11h。,、COD,,。3.2　NN50,0.5,0.2。,10mgCF12000mgCODL+7.5mgCF(IⅡ),。Matlab。、。tCH4(t),·56·2003Vol.19　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　No.13CH4(t-1)、CH4(t-2)、…、CH4(t-k)(1)。1　Ⅰ,,k;,k4,,k=4。k,;4,(),,,4。CO2、COD。3.3　GA-ANNGA-ANN,、CH4、CO2COD0.911、0.966、0.9420.935,0.037、1.547、0.953108.02。ⅠGA-ANN,、CH4、CO2COD0.838、0.907、0.8170.915,0.040、2.162、1.621145.35,0.80,CH4COD0.90。ⅡGA-ANN,、CH4、CO2COD0.791、0.836、0.8260.881,0.047、3.534、1.576232.75,0.80。ⅠⅡ。,GA-ANN。4　结论UASB,(4～6h)。,、COD,,。GA-ANNUASBCH4、CO2、COD。,0.90;ⅠⅡ,0.80。GA-ANN,GA-ANN。:[1]　HolubberP,ZaniL.Modelingofanaerobicdigestionusingself-organizingmapsandartificialneuralnetworks[J].WaterScienceandTechnology,2000,41(12):149-156.[2]　Jun-ichiHoriuchi,ShuntaroKikuchi.ModelingofpHresponseincontinuousanaerobicacidogenesisbyanartifi-cialneuralnetwork[J].BiochemicalEngineeringJournal,2001,9:199-204.[3]　.[M].:,1984.[4]　AlfieriPollice,AlbertoRozzi.Inhibitingeffectsofchloro-formonanaerobicmicrobialconsortiaasmonitoredbytheRANTOXbiosensor[J].WaterResearch,2001,35(5):1179-1190.[5]　,.UVH2O2[J].,1999,19(6):526-529.:[phone]E-mail:[e-mail]:2003-08-18·57·2003Vol.19　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　No.13