| 摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 膜生物反应器概述 | 第15-18页 |
| 1.2.1 膜生物反应器的基本原理 | 第15-17页 |
| 1.2.2 膜生物反应器的分类 | 第17页 |
| 1.2.3 膜生物反应器的技术优势 | 第17-18页 |
| 1.3 膜生物反应器国内外研究现状 | 第18-19页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第19-21页 |
| 第2章 MBR膜污染机理、影响因素及控制方法研究 | 第21-33页 |
| 2.1 膜污染现象概述 | 第21页 |
| 2.2 膜污染分类 | 第21-22页 |
| 2.3 膜污染影响因素 | 第22-29页 |
| 2.3.1 膜特性的影响 | 第22-26页 |
| 2.3.2 操作条件对膜污染的影响 | 第26-27页 |
| 2.3.3 活性污泥混合液特性对膜污染的影响 | 第27-29页 |
| 2.4 膜污染控制 | 第29-32页 |
| 2.4.1 膜材料改性 | 第29-30页 |
| 2.4.2 膜组件优化 | 第30-31页 |
| 2.4.3 改变料液性质 | 第31页 |
| 2.4.4 膜污染的清洗 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于PCA的 GA-RBF神经网络膜污染预测研究 | 第33-44页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 RBF神经网络 | 第33-34页 |
| 3.3 遗传算法概述 | 第34-36页 |
| 3.3.1 遗传算法的基本策略 | 第34-35页 |
| 3.3.2 遗传算法的实现步骤 | 第35-36页 |
| 3.4 GA-RBF模型设计 | 第36-38页 |
| 3.4.1 优化算法设计 | 第36-37页 |
| 3.4.2 优化实现步骤 | 第37-38页 |
| 3.5 MBR膜污染的GA-RBF仿真模型 | 第38-43页 |
| 3.5.1 实验数据的采集与预处理 | 第38-40页 |
| 3.5.2 建立GA-RBF模型 | 第40页 |
| 3.5.3 预测结果及对比分析 | 第40-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 新型混合RO/FO海水淡化系统优化设计 | 第44-52页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 膜法海水淡化技术 | 第44-46页 |
| 4.2.1 正渗透过程原理 | 第44页 |
| 4.2.2 反渗透过程原理 | 第44页 |
| 4.2.3 新型混合RO/FO系统 | 第44-46页 |
| 4.3 混合系统性能评价 | 第46-51页 |
| 4.3.1 可行性评价方案设计 | 第46-47页 |
| 4.3.2 方案质量平衡 | 第47-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 RO/FO混合系统软件仿真 | 第52-60页 |
| 5.1 软件设计 | 第52-54页 |
| 5.2 数值模拟及其讨论 | 第54-59页 |
| 5.2.1 相同方案下不同的FO通量值仿真 | 第54-58页 |
| 5.2.2 给定FO通量时的不同方案仿真结果 | 第58-59页 |
| 5.3 结论 | 第59-60页 |
| 结论与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第68页 |