中空纖維膜生物反應(yīng)器(MBR)的建模與模擬仿真研究.pdf

1、膜生物反應(yīng)器(MBR)的計(jì)算機(jī)仿真已經(jīng)成為當(dāng)今MBR模擬仿真的研究熱點(diǎn)。
　　首先，針對(duì)MBR試驗(yàn)周期長(zhǎng)、費(fèi)用高、設(shè)備密封不可見(jiàn)等缺陷，本文在對(duì)MBR的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行了深入研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的影響MBR膜通量的多因素線性回歸模型，運(yùn)用以整代浮和四叉樹(shù)遞歸的建模方法，用VC++編程語(yǔ)言和OpenGL混合編程，研究、開(kāi)發(fā)出了一套適合于MBR污水處理的速度快、效率高、可視化效果好的三維仿真系統(tǒng)。
　

2、　其次，針對(duì)MBR膜污染因子較為復(fù)雜且各因子之間相互交叉，本文用主元分析法實(shí)現(xiàn)輸入變量的降維和去相關(guān)，求出影響膜污染最為明顯的三大因素:混合液懸浮固體、總阻力和操作壓力，接著用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立這三大參數(shù)與表征膜污染程度大小的膜通量之間關(guān)系的MBR智能仿真系統(tǒng)模型。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用梯度下降法，因而不可避免存在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度慢，對(duì)初始權(quán)值閾值敏感，容易陷入局部極小點(diǎn)等缺陷，而遺傳算法具有全局尋優(yōu)能力和初值無(wú)關(guān)性，具有較快的收斂速度，可防止

3、陷入局部極小的優(yōu)點(diǎn)。因此本文接著用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值閾值，建立基于GA-BP網(wǎng)絡(luò)的MBR膜污染預(yù)測(cè)模型。實(shí)驗(yàn)研究表明，在相同條件下，經(jīng)過(guò)GA優(yōu)化后的MBR膜污染BP網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)膜通量的預(yù)測(cè)效果明顯優(yōu)于未優(yōu)化的BP網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)效果，說(shuō)明MBR膜污染的GA-BP模型較BP網(wǎng)絡(luò)模型更適合于模擬MBR膜污染過(guò)程。
　　最后，在對(duì)MBR系統(tǒng)研究的過(guò)程中，針對(duì)MBR系統(tǒng)中的流場(chǎng)現(xiàn)象、濃度場(chǎng)傳質(zhì)以及在其中發(fā)生的生化反應(yīng)等現(xiàn)象，結(jié)合對(duì)

4、計(jì)算流體力學(xué)和計(jì)算傳質(zhì)學(xué)的研究，依據(jù)MBR膜系統(tǒng)的處理過(guò)程建立了基于計(jì)算流體力學(xué)的MBR仿真模型，通過(guò)該模型實(shí)現(xiàn)了對(duì)MBR膜系統(tǒng)流場(chǎng)的模擬。之后在模擬得到MBR系統(tǒng)流場(chǎng)的基礎(chǔ)上，又建立了基于計(jì)算傳質(zhì)學(xué)的MBR仿真模型，并將該模型應(yīng)用于MBR膜系統(tǒng)進(jìn)行模擬，實(shí)現(xiàn)了對(duì)MBR濃度場(chǎng)的模擬仿真，并且通過(guò)tecplot軟件實(shí)現(xiàn)了對(duì)MBR濃度場(chǎng)的可視化。
　　本文對(duì)MBR模擬仿真的研究結(jié)果、結(jié)論，不僅對(duì)于MBR仿真技術(shù)今后的研究、應(yīng)用都具有啟