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J-GLOBAL ID：201202203128086175   整理番号：11A1717361

ニューラルネットワークに基づく過程とそのシミュレーションが研究するSBBR-CRIを使用する処理シミュレーション家庭汚水

Treating simulative domestic wastewater using SBBR-CRI process and its simulation study based on artificial neural network

著者 (8件)： Sun Hongsong (Key Lab. of Environmental Biology and Pollution Control, Ministry of Education, Coll. of Environmental Sci. and ...) ,  Yang Zhaohui (Key Lab. of Environmental Biology and Pollution Control, Ministry of Education, Coll. of Environmental Sci. and ...) ,  Zeng Guangming (Key Lab. of Environmental Biology and Pollution Control, Ministry of Education, Coll. of Environmental Sci. and ...) ,  Liu Shuiqing (Key Lab. of Environmental Biology and Pollution Control, Ministry of Education, Coll. of Environmental Sci. and ...) ,  Xu Zhengyong (Key Lab. of Environmental Biology and Pollution Control, Ministry of Education, Coll. of Environmental Sci. and ...) ,  Deng Jiuhua (Key Lab. of Environmental Biology and Pollution Control, Ministry of Education, Coll. of Environmental Sci. and ...) ,  Ji Lili (Key Lab. of Environmental Biology and Pollution Control, Ministry of Education, Coll. of Environmental Sci. and ...) ,  Chen Ying (Key Lab. of Environmental Biology and Pollution Control, Ministry of Education, Coll. of Environmental Sci. and ...)
資料名： Zhongguo Huanjing Kexue  (Zhongguo Huanjing Kexue)
巻： 30  号： 11  ページ： 1453-1458  発行年： 2010年 
JST資料番号： W0841A  ISSN： 1000-6923  CODEN： ZHKEEI  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： CRIによって結合するSBBRの水技術は,シミュレーション国内の廃水を扱うために使用した。SBBR-CRI過程は,影響要素と排出物要因の間で複雑にした非線形の関係に適合したニューラルネットワークを使用してシミュレーションした。適応性の学習アルゴリズムによるニューラルネットワークは,DO,湿潤期間/乾燥期間,ばつ気期間/非ばつ気期間,流入液COD,NH4+-N,TPと排出物CODの出力,NH4+-N,MATLABソフトウェアを使用するTN,TPの入力によって構築した。SI6の要因最適化によって結合して,lr0.13,mc0.6,期間6000を研究すること,数値出力と実験値は,よいことに適合して,試料のMAREは7.5%以内にあり,RSMは0.085の範囲内であった。NH4+-N除去効率性は,98%以上であり,TNとTP除去効率性両方は,85%以上であり,COD除去効率性は,ばつ気期間/非ばつ気期間2/1と湿潤期間/乾燥期間1/3,2mg/L,DO成分の状態に基づき94%以上であった。重み解析を通して,それは,流入液DOを示して,NH4+-NとTPは,排出物要因に及ぼす強い影響を持った。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  シミュレーション ,  *家庭汚水 ,  学習アルゴリズム ,  ソフトウェア ,  効率 ,  除去 ,  排出物 ,  COD除去
準シソーラス用語： 除去効率

分類 (1件)： 下水道工学,廃水処理一般  (SC03010E)

タイトルに関連する用語 (5件)： ニューラルネットワーク ,  過程 ,  シミュレーション ,  研究 ,  家庭汚水