| 内容提要 | 第1-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-33页 |
| ·国内外研究概况 | 第8-30页 |
| ·催化湿式氧化降解垃圾渗滤液、小分子有机酸的研究进展 | 第8-15页 |
| ·催化剂制备及有机废水处理过程的优化 | 第15-22页 |
| ·BP 神经网络在过程控制中的应用 | 第22-30页 |
| ·存在问题及研究意义 | 第30-32页 |
| ·存在问题 | 第30-31页 |
| ·研究目的及意义 | 第31-32页 |
| ·主要研究内容 | 第32-33页 |
| 第2章 Mn-Ce 催化剂催化湿式氧化降解正丁酸的实验 | 第33-38页 |
| ·实验仪器 | 第33-34页 |
| ·Mn/Ce 复合氧化物催化剂的制备 | 第34-35页 |
| ·Mn/Ce 复合催化剂制备方法 | 第34页 |
| ·Mn/Ce 复合氧化物催化剂制备的影响因素实验 | 第34-35页 |
| ·催化湿式氧化降解正丁酸的升温过程实验设计 | 第35-36页 |
| ·催化湿式氧化降解正丁酸升温过程设计 | 第35页 |
| ·催化湿式氧化降解正丁酸升温过程的实验步骤 | 第35-36页 |
| ·催化湿式氧化反应过程实验设计 | 第36-38页 |
| ·催化湿式氧化降解正丁酸反应过程实验设计 | 第36页 |
| ·催化湿式氧化降解正丁酸过程的实验方法 | 第36-38页 |
| 第3章 Mn-Ce 催化剂制备过程数学模型及反应条件优化 | 第38-53页 |
| ·Mn-Ce 催化剂催化降解正丁酸的效率 | 第38页 |
| ·Mn-Ce 催化剂制备过程回归模型的建立及验证 | 第38-42页 |
| ·Mn-Ce 催化剂制备过程回归模型的建立 | 第38-40页 |
| ·Mn-Ce 催化剂制备过程回归模型的验证 | 第40-42页 |
| ·基于非线性回归模型的 Mn-Ce 催化剂制备过程优化 | 第42-44页 |
| ·Mn-Ce 催化剂制备过程的优化分析 | 第42-43页 |
| ·基于回归分析模型的优化计算 | 第43-44页 |
| ·Mn-Ce 催化剂制备条件 BP 模型的建立及验证 | 第44-47页 |
| ·BP 模型结构的确定 | 第44-46页 |
| ·BP 模型预测效果分析 | 第46-47页 |
| ·基于神经网络模型的 Mn-Ce 催化剂制备条件的优化 | 第47-51页 |
| ·基于BP 模型的优化模型建立及求解 | 第47-48页 |
| ·基于神经网络模型的优化实例计算 | 第48-51页 |
| ·小结 | 第51-53页 |
| 第4章 催化湿式氧化升温过程数学模型及反应条件优化 | 第53-71页 |
| ·催化湿式氧化升温过程正丁酸的降解效率 | 第53页 |
| ·催化湿式氧化升温过程正丁酸降解回归模型的建立及验证 | 第53-57页 |
| ·催化湿式氧化升温过程正丁酸降解回归模型的建立 | 第53-55页 |
| ·催化湿式氧化升温过程正丁酸降解多元回归模型的验证 | 第55-57页 |
| ·基于非线性回归模型的催化湿式氧化降解正丁酸升温过程反应条件的优化 | 第57-62页 |
| ·催化湿式氧化降解正丁酸升温过程反应条件的优化分析 | 第57-58页 |
| ·基于回归分析模型的优化实例计算 | 第58-62页 |
| ·催化湿式氧化升温过程正丁酸降解BP 模型的建立及验证 | 第62-65页 |
| ·BP 模型结构的确定 | 第62-64页 |
| ·BP 模型预测效果分析 | 第64-65页 |
| ·基于神经网络模型的催化湿式氧化升温过程反应条件的优化 | 第65-69页 |
| ·基于BP 模型的优化模型建立及求解 | 第65-66页 |
| ·基于神经网络模型的优化实例计算 | 第66-69页 |
| ·小结 | 第69-71页 |
| 第5章 催化湿式氧化恒温过程数学模型及反应条件优化 | 第71-98页 |
| ·催化湿式氧化降解正丁酸恒温过程非线性回归模型研究 | 第71-80页 |
| ·不同初始TOC 浓度条件下正丁酸降解数学模型 | 第71-73页 |
| ·不同催化剂用量的正丁酸降解数学模型 | 第73页 |
| ·不同温度的正丁酸降解数学模型 | 第73-75页 |
| ·不同氧气分压的正丁酸降解数学模型 | 第75-77页 |
| ·催化湿式氧化降解正丁酸恒温过程多因素的数学模型 | 第77-80页 |
| ·基于非线性回归模型的催化湿式氧化恒温过程反应条件的优化 | 第80-85页 |
| ·基于非线性回归模型恒温过程反应条件的优化分析 | 第80-81页 |
| ·基于非线性回归模型的优化实例计算 | 第81-85页 |
| ·催化湿式氧化降解正丁酸恒温过程BP 模型研究 | 第85-90页 |
| ·模型结构的确定 | 第86-88页 |
| ·BP 模型预测效果分析 | 第88-90页 |
| ·基于神经网络模型的催化湿式氧化恒温过程反应条件的优化 | 第90-95页 |
| ·基于BP 模型的恒温过程反应条件的优化分析 | 第90-91页 |
| ·基于BP 模型的优化实例计算 | 第91-95页 |
| ·非线性回归与人工神经网络建模方法的异同 | 第95-96页 |
| ·小结 | 第96-98页 |
| 第6章 BP 模型在间硝基苯磺酸钠催化湿式氧化降解条件优化中的应用 | 第98-111页 |
| ·应用背景 | 第98-100页 |
| ·电镀废水的分类 | 第98-99页 |
| ·催化湿式过氧化氢氧化法 | 第99-100页 |
| ·CWPO 降解间硝基苯磺酸钠 | 第100页 |
| ·间硝基苯磺酸钠CWPO 降解过程BP 神经网络模型建立 | 第100-104页 |
| ·BP 神经网络模型结构和训练参数的确定 | 第101-102页 |
| ·BP 网络模型预测效果分析 | 第102-103页 |
| ·BP 模型参数的灵敏度分析 | 第103-104页 |
| ·升温过程对间硝基苯磺酸钠降解效率的影响 | 第104-105页 |
| ·基于BP 神经网络模型的间硝基苯磺酸钠CWPO 降解条件优化 | 第105-109页 |
| ·优化目标的确定 | 第105页 |
| ·优化模型的确定 | 第105-106页 |
| ·无成本约束的降解条件优化 | 第106-108页 |
| ·带成本约束的降解条件优化 | 第108-109页 |
| ·小结 | 第109-111页 |
| 第7章 结论、创新点及建议 | 第111-114页 |
| ·结论 | 第111-112页 |
| ·创新点 | 第112-113页 |
| ·建议 | 第113-114页 |
| 参考文献 | 第114-124页 |
| 附录 | 第124-128页 |
| 附表 CWPO 降解间硝基苯磺酸钠相关参数汇总（董国华，2007） | 第124-128页 |
| 作者简介 | 第128页 |
| 攻读博士期间发表的相关学术论文 | 第128-130页 |
| 致谢 | 第130-131页 |
| 中文摘要 | 第131-135页 |
| ABSTRACT | 第135-139页 |
