畜牧场污水中COD软测量技术研究

2016-04-22郑煜汪秋婷

工业设计 2016年3期

关键词：测量实验

郑煜汪秋婷

浙江大学城市学院，浙江杭州，310015

畜牧场污水中COD软测量技术研究

郑煜汪秋婷

浙江大学城市学院，浙江杭州，310015

本文将软测量技术应用于畜牧场污水COD检测过程，从而有助于实现养殖污水化学需氧量浓度的在线检测。在仿真实验中，将神经网络快速修剪算法（OBS）应用于污水COD处理过程建模，并将获得的相关实验数据与普通处理方式进行比较。实验结果表明本算法具有较精确的检测结果，并且具有更快的收敛速度。

畜牧场污水；OBS算法；COD；软测量

畜牧场污水属于富含大量病原体的高浓度有机废水，直接排放进入水体将可能造成地表水或地下水水质的严重恶化。COD(化学需氧量)是反映水中可降解的有机物的含量的参数，是水质评价的关键指标之一。污水处理技术，是指采用各种技术和手段，将污水中所含的污染物质分离去除、回收利用或将其转化为无害物质，使污水得到净化。软测量技术，即将易测辅助变量的数据，与无法利用传感器得知的主导变量建立软测量的数学关系，并通过数学计算、估算等方法，测量出所需的主导变量。考虑到畜牧场污水中COD含量较高，智能建模一定程度上限制了对污水处理机理的研究，本文提出了一种基于OBS算法的污水COD处理过程建模，实验结果表明该算法具有较精确的检测结果，并且具有更快的收敛速度。