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混凝预处理油田采出水及BP网络混凝投药预测模型的研究

摘要第1-7页
Abstract第7-14页
第一章 绪论第14-28页
   ·油田采出水概述第14-15页
     ·油田采出水的来源第14页
     ·油田采出水的特点第14-15页
     ·油田采出水的危害第15页
   ·油田采出水处理技术的研究现状第15-18页
     ·重力分离法第16页
     ·粗粒化法第16页
     ·化学絮凝法第16-17页
     ·气浮法第17页
     ·电解法第17页
     ·生物法第17-18页
     ·处理方法的选择第18页
   ·絮凝剂的研究进展第18-22页
     ·无机絮凝剂第18-20页
     ·有机絮凝剂第20-21页
     ·无机-有机复合絮凝剂第21-22页
   ·利用 BP 神经网络预测混凝剂投药量第22-25页
     ·BP 神经网络简介第22-24页
     ·BP 神经网络预测混凝剂投药量的研究现状第24-25页
   ·本课题研究的意义和主要内容第25-28页
     ·课题研究的意义第25-27页
     ·课题研究的主要内容第27-28页
第二章 材料与方法第28-32页
   ·主要仪器及试剂第28-29页
     ·主要仪器第28页
     ·主要试剂第28-29页
   ·复合反应实验装置第29-30页
   ·试验用水第30页
   ·混凝试验第30页
   ·水质指标分析方法第30-32页
     ·油含量的测定第30-31页
     ·铁含量的测定第31页
     ·浊度的测定第31页
     ·Cl-的测定第31-32页
第三章 聚合氯化铝铁-阳离子聚丙烯酰胺的制备及其絮凝性能的研究第32-48页
   ·前言第32页
   ·实验部分第32-34页
     ·PAFC-CPAM 制备的正交试验第32-33页
     ·PAFC-CPAM 的表征第33页
     ·试验水质第33-34页
   ·结果与讨论第34-45页
     ·PAFC-CPAM 制备的正交试验结果分析第34-35页
     ·PAFC-CPAM 复合絮凝剂的表征第35-38页
     ·投加量对模拟油田采出水处理效果的影响第38-40页
     ·pH 值对模拟油田采出水处理效果的影响第40-42页
     ·沉降时间对油田采出水处理效果的影响第42-43页
     ·搅拌时间对油田采出水处理效果的影响第43-45页
   ·本章小结第45-48页
第四章 聚合氯化铝铁-聚二甲基二烯丙基氯化铵的制备及其絮凝性能的研究第48-60页
   ·前言第48页
   ·实验部分第48-49页
     ·PAFC-PDMDAAC 制备的正交试验第48-49页
     ·PAFC-PDMDAAC 的表征第49页
     ·试验水质第49页
   ·结果与讨论第49-58页
     ·PAFC-PDMDAAC 制备的正交试验结果分析第49-51页
     ·PAFC-PDMDAAC 复合絮凝剂的表征第51-52页
     ·投加量对模拟油田采出水处理效果的影响第52-54页
     ·pH 值对模拟油田采出水处理效果的影响第54-55页
     ·沉降时间对模拟油田采出水处理效果的影响第55-56页
     ·搅拌时间对模拟油田采出水处理效果的影响第56-58页
   ·本章小结第58-60页
第五章 聚合氯化铝铁-壳聚糖的制备及其絮凝性能研究第60-72页
   ·前言第60页
   ·实验部分第60-61页
     ·PAFC-CTS 制备的正交试验第60-61页
     ·PAFC-CTS 的表征第61页
     ·试验水质第61页
   ·结果与讨论第61-70页
     ·PAFC-CTS 制备的正交试验结果分析第61-63页
     ·PAFC-CTS 复合絮凝剂的表征第63-64页
     ·投加量对模拟油田采出水处理效果的影响第64-66页
     ·pH 值对模拟油田采出水处理效果的影响第66-67页
     ·沉降时间对模拟油田采出水处理效果的影响第67-68页
     ·搅拌时间对模拟油田采出水处理效果的影响第68-70页
   ·本章小结第70-72页
第六章 复合絮凝剂处理模拟油田采出水的的试验研究第72-78页
   ·前言第72页
   ·实验部分第72页
     ·混凝试验第72页
     ·试验水质第72页
   ·结果与讨论第72-77页
     ·投加量对模拟油田采出水处理效果的影响第72-75页
     ·pH 值对模拟油田采出水处理效果的影响第75-77页
   ·本章小结第77-78页
第七章 BP 神经网络预测混凝剂投加量模型的研究第78-100页
   ·前言第78页
   ·样本数据预处理第78-84页
     ·输入输出数据的选择第78页
     ·样本数据说明第78-83页
     ·数据归一化处理第83-84页
   ·BP 神经网络结构的设计第84-85页
     ·隐含层及隐含层节点数第84-85页
     ·训练函数第85页
     ·传递函数第85页
   ·BP 神经网络模型的训练第85-93页
     ·BP 网络的预测性能评价指标第85-86页
     ·BP 网络的训练参数第86页
     ·BP 网络的 Matlab 实现第86-88页
     ·BP 网络的训练结果第88-93页
   ·BP 网络预测模型的预测第93-98页
     ·BP 网络预测模型的预测结果第93-96页
     ·泛化能力验证第96-98页
   ·本章小结第98-100页
第八章 全文总结第100-102页
   ·结论第100-101页
   ·建议第101-102页
参考文献第102-106页
致谢第106-108页
附录 A:攻读硕士学位期间发表的学术论文第108-110页
附录 B:Matlab 源程序第110-114页
附录 C:均匀试验方案与结果第114-117页

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