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城市污水处理流程能效建模及优化研究

表目录第10-11页
图目录第11-13页
缩写词第13-15页
摘要第15-17页
ABSTRACT第17-19页
1 绪论第20-39页
    1.1 论文的研究背景第20-22页
    1.2 研究目的和意义第22-23页
        1.2.1 问题的提出第22-23页
        1.2.2 课题研究的目的和意义第23页
    1.3 国内外相关研究综述第23-36页
        1.3.1 国内外研究概况第23-24页
        1.3.2 国内外文献综述第24-36页
    1.4 研究内容及章节安排第36-39页
2 城市污水处理流程能源审计研究第39-52页
    2.1 POET能源管理框架第39-41页
        2.1.1 基于POET的能源效率第39-40页
        2.1.2 基于POET的能源管理第40-41页
    2.2 基于POET的能源审计第41-43页
        2.2.1 能源审计概念第41-42页
        2.2.2 POET能源审计阶段第42-43页
        2.2.3 POET能源审计方法和工具第43页
    2.3 基于POET的污水处理流程能源审计第43-51页
        2.3.1 污水处理厂能源审计第43-44页
        2.3.2 污水处理流程能源审计方法第44-50页
        2.3.3 污水处理流程能源审计结果分析第50-51页
        2.3.4 能效优化的目标对象第51页
    2.4 本章小结第51-52页
3 污水提升系统能效优化控制研究第52-78页
    3.1 污水提升系统第52-54页
        3.1.1 污水管网第52-53页
        3.1.2 污水提升节能优化的范围第53-54页
    3.2 提升泵能耗模型第54-56页
    3.3 管网提升泵站能效优化第56-60页
        3.3.1 优化问题的假设第56页
        3.3.2 一般最优控制(GOC)第56-57页
        3.3.3 计及启停次数的最优控制(OCPS)第57-58页
        3.3.4 计及累计运行时间最优控制(OCOT)第58-60页
        3.3.5 OCPS与OCOT混合最优控制(OCPS+OCOT)第60页
    3.4 泵站能效优化算例分析第60-76页
        3.4.1 算例概述第60-62页
        3.4.2 最优化问题的解法研究第62-64页
        3.4.3 提升泵站最优控制策略研究第64-74页
        3.4.4 最优控制结果分析第74-76页
    3.5 本章小结第76-78页
4 活性污泥污水生物处理过程动态控制模型研究第78-105页
    4.1 引言第78-80页
    4.2 最小二乘支持向量机回归第80-82页
        4.2.1 支持向量机回归第80-81页
        4.2.2 最小二乘支持向量机回归第81-82页
    4.3 LS-SVM模型最优稀疏化研究第82-85页
        4.3.1 经典LS-SVM稀疏化方法第83页
        4.3.2 LS-SVM模型最优稀疏化方法第83-85页
    4.4 基于LS-SVM动态建模研究第85-86页
    4.5 活性污泥污水处理过程LS-SVM动态控制模型第86-103页
        4.5.1 建模对象第86-87页
        4.5.2 LS-SVM模型结构第87-91页
        4.5.3 LS-SVM动态建模验证第91-93页
        4.5.4 LS-SVM最优稀疏化算法验证第93-99页
        4.5.5 BSM1的LS-SVM动态预测模型第99-101页
        4.5.6 Z污水处理厂LS-SVM动态预测模型第101-103页
    4.6 本章小结第103-105页
5 活性污泥污水处理流程能效最优控制研究第105-124页
    5.1 污水处理流程控制量选取第105-106页
    5.2 污水处理流程能效优化控制问题建立第106-109页
        5.2.1 BSM1平台能效优化控制问题第106-108页
        5.2.2 Z污水处理厂能效优化控制问题第108-109页
    5.3 污水处理流程能效优化实例研究第109-123页
        5.3.1 基于BSM1平台的能效优化及结果分析第109-117页
        5.3.2 Z污水处理厂能效优化及结果分析第117-123页
    5.4 本章小结第123-124页
6 总结与展望第124-126页
    6.1 全文总结第124-125页
    6.2 本文的创新点第125页
    6.3 研究展望第125-126页
参考文献第126-137页
攻博期间发表的科研成果目录第137-138页
致谢第138页

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