污水处理厂加药优化控制系统的研究与设计
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·概述 | 第9-11页 |
| ·国内外污水加药系统的研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 活性污泥法 | 第15-27页 |
| ·污水处理技术概述 | 第15-16页 |
| ·活性污泥法基本原理 | 第16-17页 |
| ·活性污泥法工艺介绍 | 第17-26页 |
| ·A-O 法 | 第17-18页 |
| ·A-A-O 工艺 | 第18-19页 |
| ·A-B 法 | 第19-20页 |
| ·氧化沟法 | 第20-22页 |
| ·序列间歇式活性污泥法 | 第22-24页 |
| ·循环式活性污泥法 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 污水处理厂加药系统的总体设计 | 第27-39页 |
| ·概述 | 第27-29页 |
| ·污水处理厂监控系统的总体设计 | 第29-31页 |
| ·中央监控系统 | 第29-30页 |
| ·现场设备控制站 | 第30-31页 |
| ·智能加药系统的总体设计 | 第31-32页 |
| ·加药系统的控制要求 | 第32-34页 |
| ·污水预处理系统药剂投加 | 第32-33页 |
| ·高效物化反应系统药剂投加 | 第33页 |
| ·生化处理系统药剂投加 | 第33-34页 |
| ·高效纤维滤池药剂投加 | 第34页 |
| ·生化池污水毒性预警系统的设计 | 第34-38页 |
| ·CASS 生化池的控制 | 第34-36页 |
| ·毒性预警系统的总体设计 | 第36-37页 |
| ·生化池中毒应急处理 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于BP 神经网络的加药系统的设计 | 第39-54页 |
| ·神经网络概述 | 第39-40页 |
| ·神经网络模型及学习算法 | 第40-42页 |
| ·B P 神经网络 | 第42-45页 |
| ·BP 神经网络的数学原理 | 第42-44页 |
| ·BP 神经网络的应用要点 | 第44-45页 |
| ·BP 神经网络在加药系统中的应用 | 第45-51页 |
| ·BP 神经网络的结构选择 | 第45-46页 |
| ·BP 神经网络用于高效过滤系统中PAC 的投加 | 第46-51页 |
| ·BP 算法的改进 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于混合神经网络的污水毒性预测 | 第54-60页 |
| ·粒子群优化算法的基本原理 | 第54-55页 |
| ·混沌算法 | 第55-56页 |
| ·混沌粒子群—BP 神经网络 | 第56-57页 |
| ·混合神经网络在污水毒性预警系统中的应用 | 第57-59页 |
| ·毒性测量的神经网络输入变量选择 | 第57-58页 |
| ·生化池污水毒性的预测 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 总结与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| Ⅳ-2答辩委员会对论文的评定意见 | 第66页 |
