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    灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在MBR曝氣強(qiáng)度中的應(yīng)用研究

    2017-01-17 17:08史亞威李春青
    軟件工程 2016年11期

    史亞威+李春青

    摘 要:曝氣是MBR膜污染的操作條件影響因子中的一個(gè)重要參數(shù),曝氣強(qiáng)度過(guò)大易造成膜絲斷裂,過(guò)小又不能減緩膜污染。針對(duì)該問(wèn)題,本研究首先運(yùn)用灰色模型對(duì)中空纖維膜不同使用階段中的最佳曝氣強(qiáng)度值進(jìn)行粗略預(yù)測(cè)。再將影響膜過(guò)濾性能的三個(gè)因素作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,不同膜清洗次數(shù)后的最佳曝氣強(qiáng)度作為輸出,進(jìn)行曝氣的BP網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)。最后將灰色模型的預(yù)測(cè)值及影響膜過(guò)濾性能的三個(gè)因素作為灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,最佳曝氣強(qiáng)度作為輸出,進(jìn)行曝氣的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)。通過(guò)對(duì)兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比分析,得出結(jié)論灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

    關(guān)鍵詞:MBR:膜污染:曝氣強(qiáng)度:灰色系統(tǒng):灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    中圖分類號(hào):TP389.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    1 引言(Introduction)

    MBR污水處理技術(shù)問(wèn)世以來(lái),膜污染問(wèn)題一直是其發(fā)展的瓶頸,其導(dǎo)致膜通量下降,增加組件更換和清洗的頻率,從而增加運(yùn)行費(fèi)用[1,2]。在MBR處理廢水的實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中,膜組件的過(guò)濾性能會(huì)隨著膜清洗次數(shù)的增加而逐漸衰減,隨之也導(dǎo)致膜通量的下降。兼顧于膜通量與減緩膜污染的目的,在每次清洗之后的再使用過(guò)程中設(shè)置合適曝氣的強(qiáng)度有利于延緩膜污染[3]。

    針對(duì)曝氣強(qiáng)度的預(yù)測(cè)研究,首先使用GM(1,1)灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)每個(gè)階段最佳曝氣強(qiáng)度的變化趨勢(shì)。GM(1,1)作為灰色系統(tǒng)理論的重要內(nèi)容,其突出特點(diǎn)是建模過(guò)程簡(jiǎn)單,模型表達(dá)簡(jiǎn)潔,便于求解,應(yīng)用廣泛[4]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測(cè)領(lǐng)域有著比較成熟的應(yīng)用[5],因此再建立輸入為膜清洗的次數(shù)、膜清洗時(shí)長(zhǎng)、膜清洗藥劑濃度,輸出為最佳曝氣強(qiáng)度的BP預(yù)測(cè)模型。最后建立灰色系統(tǒng)與BP結(jié)合的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)識(shí)別正確率。

    2 最佳曝氣強(qiáng)度(Optimum aeration intensity)

    浸沒(méi)式MBR運(yùn)行過(guò)程中,曝氣量過(guò)大,易導(dǎo)致污泥破碎,影響混合液過(guò)濾特性,進(jìn)而加劇膜污染,降低膜通量。曝氣量過(guò)小又會(huì)導(dǎo)致溶解氧不足,必將對(duì)物生物的降解產(chǎn)生不利影響,增加膜的負(fù)荷,易造成膜污染,從而影響污水處理的效果[6]。因此確定最佳的曝氣強(qiáng)度不僅利于減小膜污染還有利于保持較高的膜通量。

    2.1 最佳曝氣強(qiáng)度影響因素

    為有效的控制膜污染,最佳曝氣強(qiáng)度值會(huì)受到膜過(guò)濾性能的影響,而影響膜過(guò)濾性能的主要因素包括膜清洗的次數(shù)、每次膜清洗時(shí)長(zhǎng)、膜清洗藥劑濃度。其中由于膜的不可避免的污染趨勢(shì),其性能會(huì)隨著膜清洗次數(shù)的增大而衰減,從而清洗過(guò)后的再使用階段需要相應(yīng)的增加曝氣強(qiáng)度值。

    2.2 最佳曝氣強(qiáng)度值的實(shí)驗(yàn)確定

    最佳曝氣強(qiáng)度值的確定需要從生物需要量和控制膜污染兩方面考慮,本研究主要從控制膜污染方面考慮。其中在保持MBR運(yùn)行中恒膜通量出水的前提下以跨膜壓差的變化率的大小反應(yīng)膜污染的程度[7]。如在維持最佳污泥濃度操作壓力為的條件下,采用中空纖維膜管式組件,首先檢測(cè)放入MBR池中的新膜組件在不同的曝氣量下,跨膜壓差(TMP)的變化來(lái)確定最佳曝氣量,曝氣量試驗(yàn)分別選擇90、110、120、130、140、150、160,以每平方米膜投影面積每小時(shí)需要的氣量計(jì)算曝氣量。對(duì)上述七組實(shí)驗(yàn)每天記錄膜組件跨膜壓差的值,當(dāng)跨膜壓差達(dá)到0.04MPa時(shí)停止試驗(yàn),因?yàn)榇藭r(shí)膜堵塞非常嚴(yán)重。在膜通量恒定的情況下,跨膜壓差(TMP)的變化可以反映出膜污染的情況[8]。曝氣量與跨膜壓差上升速率的關(guān)系,如圖1所示。

    由圖可見(jiàn),曝氣量強(qiáng)度過(guò)低或過(guò)高都會(huì)加速膜污染。因此實(shí)驗(yàn)中膜組件在第一個(gè)階段最佳的曝氣量強(qiáng)度應(yīng)選擇。相同的方法記錄下清洗次數(shù)為0-10次后的最佳曝氣強(qiáng)度值依次為:120、121、122、125、127、129、132、133、135、138、142 。

    3 灰色系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論(Grey system and neural network theory)

    3.1 GM(1,1)灰色系統(tǒng)的基本原理

    GM(1,1)算法已廣泛應(yīng)用于社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)、工程預(yù)測(cè)控制等領(lǐng)域。因適應(yīng)貧信息,抗噪聲能力強(qiáng)。顯示出比傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法更大的優(yōu)越性。該算法的基本思想是:將原始信息數(shù)據(jù)序列通過(guò)一定的數(shù)學(xué)方法進(jìn)行處理,通常采用累加或累減生成方法,轉(zhuǎn)化為微分方程來(lái)描述系統(tǒng)的客觀規(guī)律?;疑到y(tǒng)預(yù)測(cè)是一種通過(guò)原始數(shù)據(jù)的處理和灰色模型的建立,發(fā)現(xiàn)、掌握系統(tǒng)發(fā)展規(guī)律,對(duì)系統(tǒng)的未來(lái)狀態(tài)做出科學(xué)的定量預(yù)測(cè)。能夠較好的預(yù)測(cè)變化的總體趨勢(shì)。

    傳統(tǒng)的灰預(yù)測(cè)模型GM(1,1)為等間距灰序列的預(yù)測(cè)算法。其反映了一個(gè)變量對(duì)時(shí)間的一階微分函數(shù),其相應(yīng)的微分方程為

    3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型原理

    BP網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò),是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。能夠?qū)W習(xí)和存儲(chǔ)大量的輸入—輸出模式映射關(guān)系,而無(wú)需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)狀態(tài)是有導(dǎo)師的學(xué)習(xí),其算法是將一組訓(xùn)練集(training set)送入網(wǎng)絡(luò),根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出與期望輸出間的差別來(lái)調(diào)整連接權(quán)。有導(dǎo)師學(xué)習(xí)算法的主要步驟包括:

    (1)從樣本集合中取一個(gè)樣本(Ai,Bi)。

    (2)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出O。

    (3)求D=Bi-O。

    (4)根據(jù)D調(diào)整權(quán)矩陣W。

    (5)每個(gè)樣本重復(fù)上述過(guò)程,直到對(duì)整個(gè)樣本集來(lái)說(shuō),誤差不超過(guò)規(guī)定范圍。

    BP網(wǎng)絡(luò)算法的流程圖,如圖2所示。

    3.3 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型原理

    灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)既是灰色理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合,其組合方法有并聯(lián)型灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和串聯(lián)型灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種模型。并聯(lián)灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是單項(xiàng)模型的線性加權(quán)和,沒(méi)有考慮到單項(xiàng)模型預(yù)測(cè)結(jié)果之間的非線性關(guān)系。串聯(lián)型灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只將灰色預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果作為輸入,忽略了其他影響因素對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響?;诖?,采用改進(jìn)的串聯(lián)灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),如圖3所示。將灰色模型的預(yù)測(cè)結(jié)果和影響曝氣量的其他因素作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,通過(guò)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的最佳擬合。

    4 最佳曝氣預(yù)測(cè)模型的建立

    把實(shí)驗(yàn)測(cè)得的最佳曝氣強(qiáng)度值作為預(yù)測(cè)模型的初始數(shù)據(jù)輸入,分別進(jìn)行灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)和灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)。

    4.1 最佳曝氣GM(1,1)灰色預(yù)測(cè)的建立

    灰色系統(tǒng)理論在建模過(guò)程中利用較少的數(shù)據(jù)就能得到一定精度的模擬數(shù)據(jù),將膜清洗次數(shù)分別為0—2次所對(duì)應(yīng)的最佳曝氣強(qiáng)度的值作為GM(1,1)模型的初始輸入值,進(jìn)行預(yù)測(cè)膜清洗3—10次所對(duì)應(yīng)的最佳曝氣強(qiáng)度的值。如圖4所示。

    4.2 最佳曝氣BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的建立

    由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠使得多元函數(shù)進(jìn)行非線性的擬合并預(yù)測(cè),本模型將影響膜過(guò)濾性能的因素膜清洗的次數(shù)、膜清洗時(shí)長(zhǎng)、膜清洗藥劑濃度作為輸入,輸出為最佳曝氣強(qiáng)度值。簡(jiǎn)單的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)曝氣強(qiáng)度值模型圖,如圖5所示。

    4.3 最佳曝氣灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的建立

    將實(shí)驗(yàn)獲得的膜清洗次數(shù)大于兩次的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)作為最佳曝氣強(qiáng)度灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測(cè)模型的輸入,其中數(shù)據(jù)包括灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)的結(jié)果值和影響膜過(guò)濾狀態(tài)再而導(dǎo)致曝氣強(qiáng)度值的膜清洗次數(shù)、膜清洗時(shí)長(zhǎng)、膜清洗藥劑濃度。此模型的結(jié)果輸出為最佳曝氣強(qiáng)度值。圖6為最佳曝氣強(qiáng)度灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型圖。

    5 結(jié)果分析(Result analysis)

    我們將MBR實(shí)驗(yàn)獲得的膜清洗次數(shù)、膜清洗時(shí)長(zhǎng)、膜清洗藥劑濃度、最佳曝氣強(qiáng)度等數(shù)據(jù)用于上述灰色系統(tǒng)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真預(yù)測(cè)。

    5.1 GM(1,1)灰色預(yù)測(cè)結(jié)果分析

    將MBR實(shí)驗(yàn)獲得膜清洗0—2次所對(duì)應(yīng)的最佳曝氣強(qiáng)度值作為灰色系統(tǒng)的輸入,通過(guò)MATLAB程序?qū)崿F(xiàn)對(duì)膜清洗3—10次后所對(duì)應(yīng)最佳曝氣強(qiáng)度值。預(yù)測(cè)的結(jié)果,如圖7所示。

    通過(guò)此灰色系統(tǒng)模型預(yù)測(cè)的結(jié)果分析,可以看出預(yù)測(cè)的膜清洗3—10次后所對(duì)應(yīng)的最佳曝氣量的結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果存在較大的誤差。主要原因是因?yàn)榛疑到y(tǒng)預(yù)測(cè)模型的輸入比較單一,沒(méi)有考慮到膜的過(guò)濾性能恢復(fù)程度受到多種因素的影響。因此,GM(1,1)灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)模型只能是預(yù)測(cè)最佳曝氣強(qiáng)度值隨膜清洗次數(shù)的一個(gè)總的變化趨勢(shì)。對(duì)于精準(zhǔn)預(yù)測(cè)各個(gè)階段的最佳曝氣強(qiáng)度值存在較大的誤差。

    5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果分析

    通過(guò)MBR實(shí)驗(yàn)獲得90組關(guān)于膜清洗次數(shù)、膜清洗時(shí)長(zhǎng)、膜清洗藥劑濃度、最佳曝氣量的數(shù)據(jù),隨機(jī)選其中80組作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,建立網(wǎng)絡(luò)模型,再將剩下的10組作為該模型的測(cè)試數(shù)據(jù)輸入進(jìn)行測(cè)試。通過(guò)MATALB程序?qū)崿F(xiàn)結(jié)果,如圖8所示。

    通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)結(jié)果分析,可知BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別的正確率為80%。

    5.3 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果分析

    將MBR中獲得的90組數(shù)據(jù)中,對(duì)應(yīng)相應(yīng)的膜清洗次數(shù)添加灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)的結(jié)果,從而也將灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)的結(jié)果作為灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,接著進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,建立灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。使用同樣的10組添加了灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)結(jié)果的數(shù)據(jù)作為該模型的測(cè)試數(shù)據(jù),進(jìn)行該灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試。通過(guò)MATALB程序?qū)崿F(xiàn)結(jié)果,如圖9所示。

    通過(guò)灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)結(jié)果分析,可知灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型識(shí)別正確率為90%。

    6 結(jié)論(Conclusion)

    本文在查閱了大量的關(guān)于MBR中膜污染相關(guān)的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)后,先得出最佳曝氣強(qiáng)度值受到膜清洗次數(shù)、膜清洗時(shí)長(zhǎng)、膜清洗藥劑等影響的理論知識(shí),并進(jìn)行相應(yīng)的MBR實(shí)驗(yàn)研究得出相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。再結(jié)合數(shù)學(xué)模型和計(jì)算機(jī)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)求得的最佳曝氣強(qiáng)度值進(jìn)行模擬仿真。通過(guò)簡(jiǎn)單的BP神經(jīng)預(yù)測(cè)模型和灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測(cè)模型的正確識(shí)別率進(jìn)行對(duì)比分析,可知組合的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠更加精確的預(yù)測(cè)出膜清洗后的下一使用階段的最佳曝氣強(qiáng)度值。

    參考文獻(xiàn)(References)

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    作者簡(jiǎn)介:

    史亞威(1991-), 男, 碩士生.研究領(lǐng)域:MBR計(jì)算機(jī)模擬仿真,大數(shù)據(jù)與云計(jì)算

    李春青(1962-), 男,博士, 教授.研究領(lǐng)域:MBR計(jì)算機(jī)模擬仿真,大數(shù)據(jù)與云計(jì)算.

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