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反硝化除磷工艺中的水质及细胞内聚合物的近红外光谱定量分析模型

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第一章 绪论第16-30页
    1.1 研究背景和意义第16-17页
    1.2 反硝化除磷技术的研究现状第17-18页
        1.2.1 传统生物除磷理论第17页
        1.2.2 反硝化除磷理论第17-18页
    1.3 反硝化除磷的影响因素第18-22页
        1.3.1 NO_3~--N和NO_2~--N的控制第18-19页
        1.3.2 温度第19-20页
        1.3.3 pH值第20页
        1.3.4 溶解氧第20-21页
        1.3.5 污泥龄第21页
        1.3.6 碳源第21-22页
    1.4 反硝化除磷系统中的细胞内聚合物第22-24页
        1.4.1 反硝化除磷系统中的细胞内聚合物的种类第22-23页
        1.4.2 反硝化除磷系统中的细胞内聚合物的研究进展第23-24页
    1.5 近红外光谱第24-28页
        1.5.1 近红外光谱概述第24页
        1.5.2 近红外光谱预处理第24-26页
        1.5.3 近红外光谱的定量分析方法第26-27页
        1.5.4 近红外定量分析模型的研究现状第27-28页
    1.6 本课题研究内容第28页
    1.7 技术路线图及创新点第28-30页
        1.7.1 技术路线图第28-29页
        1.7.2 创新点第29-30页
第二章 实验装置与分析方法第30-34页
    2.1 实验装置第30-31页
    2.2 实验用水第31页
    2.3 分析方法和分析指标第31-34页
        2.3.1 测量仪器第31-32页
        2.3.2 水样和泥样的预处理第32页
        2.3.3 水样和泥样的测定指标及方法第32页
        2.3.4 水样和细胞内物质近红外光谱数据的采集第32-34页
第三章 实验的启动与运行控制第34-39页
    3.1 反硝化除磷污泥的培养驯化第34-36页
    3.2 典型周期第36-38页
    3.3 本章小结第38-39页
第四章 水样近红外光谱定量分析模型的建立第39-60页
    4.1 光谱预处理和建模方法第39页
    4.2 TP定量分析模型的建立第39-46页
        4.2.1 i PLS模型的建立第39-41页
        4.2.2 BP神经网络模型的建立第41-43页
        4.2.3 ELM模型的建立第43-46页
    4.3 NO_3~--N定量分析模型的建立第46-52页
        4.3.1 iPLS模型的建立第46-47页
        4.3.2 BP神经网络模型的建立第47-50页
        4.3.3 ELM模型的建立第50-52页
    4.4 COD定量分析模型的建立第52-59页
        4.4.1 i PLS模型的建立第52-54页
        4.4.2 BP神经网络模型的建立第54-56页
        4.4.3 ELM模型的建立第56-59页
    4.5 本章小结第59-60页
第五章 细胞内物质近红外光谱定量分析模型的建立第60-81页
    5.1 光谱预处理和建模方法第60页
    5.2 PHB定量分析模型的建立第60-67页
        5.2.1 iPLS模型的建立第60-62页
        5.2.2 BP神经网络模型的建立第62-64页
        5.2.3 ELM模型的建立第64-67页
    5.3 Poly-P定量分析模型的建立第67-73页
        5.3.1 iPLS模型的建立第67-68页
        5.3.2 BP神经网络模型的建立第68-71页
        5.3.3 ELM模型的建立第71-73页
    5.4 Gly定量分析模型的建立第73-80页
        5.4.1 iPLS模型的建立第73-75页
        5.4.2 BP神经网络模型的建立第75-77页
        5.4.3 ELM模型的建立第77-80页
    5.5 本章小结第80-81页
第六章 结论与展望第81-83页
    6.1 结论第81-82页
    6.2 展望第82-83页
参考文献第83-92页
致谢第92-93页
作者简介及读研期间主要科研成果第93页

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