氯酚类化合物电氧化过程PSO-BP-ANN预测研究

发布时间：2020-10-22 12:09

　　 氯酚类物质广泛应用于石油化工、医药、杀虫剂、防腐剂等领域,具有难生物降解,已被世界各国列入优先控制名单。电氧化技术因其高效、无需添加试剂、无二次污染等优点而被广泛应用于难降解污染物处理。本文针对现有反向传播-人工神经网络(BP-ANN)预测存在的精度低、不确定性等问题,提出采用粒子群优化算法(PSO),开展氯酚类化合物电氧化过程的PSO-BP-ANN预测研究。氧化还原电位(ORP)反映了微观层面单一物质氧化-还原能力相互影响所反应出来的宏反应体系观氧化还原特性,表征其氧化性或还原性的相对强弱。本文首先考察了电流密度、电解质浓度和初始pH等工艺参数对PbO_2电极电氧化2-氯苯酚效果的影响规律,监测了反应体系的ORP变化,分析了ORP和电流密度、pH、ORP、电解质之间的关系,建立了ΔORP和COD去除之间的数学关联,获得了基于ORP的COD去除率和总能耗(TEC)的多元线性方程式,相关系数R~2分别为0.8878和0.93223。因此,ORP是电氧化过程控制的一个重要参数。本文确定了电流密度、电解质浓度、电解时间、ORP等作为主要输入参数,构建了BP-ANN电氧化过程预测模型。采用测试数据集的相对误差和均方误差为指标,以logsig激活函数为隐含层传递函数、pureline函数为输出层传递函数,通过函数性能曲线图分析,选择了trainlm算法为训练函数;对比不同隐含层节点数的相关系数和均方误差,确定隐含层10为最佳隐含层节点数。建立的BP-ANN电氧化过程测试数据集预测COD去除效率和TEC的R~2分别为0.9344和0.9355,MSE分别为0.0137232和0.013127。结果显示,BP-ANN可以预测电氧化过程,但存在精度不高、个别点误差大等问题,而且网络的初始权值和阈值存在不确定性,学习收敛速度慢,易陷入局部极小值。本文采用粒子群优化算法(PSO)优化网络初始权值和阈值。以相关系数和均方误差为评价指标,确定PSO-BP-ANN网络的种群粒子数为50,最大迭代数为200,动量因子C_1,C_2为1.5时,建立的PSO-BP-ANN预测COD去除效率和TEC测试数据集的R~2分别为0.99和0.9944,MSE分别为0.0015526和0.0023456。测试数据集显示,PSO-BP-ANN模型能有效预测电氧化过程,对比BP-ANN,网络消除了BP-ANN个别点误差大的问题,提高了COD去除率和TEC的预测精确度,网络运行速度快,稳定性好。对输入参数的权重分析可知,PSO-BP-ANN的5个输入参数的相关度为,电流密度18.85%,初始pH为21.11%,电解质浓度19.69%,电氧化时间21.30%,ORP 19.05%。
【学位单位】：浙江工业大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2019
【中图分类】：X703
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号说明
第一章 绪论
    1.1 氯酚类化合物
        1.1.1 氯酚类化合物的危害及来源
        1.1.2 氯酚类化合物的废水处理技术
    1.2 氯酚的电化学处理技术
        1.2.1 电化学氧化机理
        1.2.2 电氧化氯酚废水研究进展
    1.3 氧化还原电位技术
        1.3.1 氧化还原电位概念
        1.3.2 氧化还原电位的测量原理
        1.3.3 氧化还原电位的国内外进展
    1.4 电化学过程的预测模型
        1.4.1 电化学过程的经验型和半经验型预测模型
        1.4.2 电化学过程的非线性预测模型
    1.5 人工神经网络预测
        1.5.1 BP-ANN
        1.5.2 BP神经网络在水处理中应用
        1.5.3 粒子群优化算法
        1.5.4 PSO优化BP神经网络在环境中的应用
    1.6 本文研究目的与内容
第二章 实验部分
    2.1 实验材料与设备
        2.1.1 实验药品
        2.1.2 实验仪器与设备
    2.2 实验装置
        2.2.1 实验装置介绍
        2.2.2 实验方案
    2.3 分析方法
        2.3.1 ORP值的测定
        2.3.2 COD值的测定
        2.3.3 电氧化过程数据计算
        2.3.4 BP-ANN和PSO-BP-ANN
第三章 2-氯苯酚电氧化过程效率与ORP关系
    3.1 电流密度
        3.1.1 电流密度的影响
        3.1.2 电流密度和ORP的关系
    3.2 pH
        3.2.1 pH的影响
        3.2.2 pH对 ORP的影响
    3.3 电解质
        3.3.1 电解质的影响
        3.3.2 电解质对ORP的影响
    3.4 ΔORP和 COD去除率的关系
    3.5 COD去除率和总能耗之间的关系
    3.6 本章小结
第四章 基于BP-ANN的电氧化过程预测
    4.1 BP-ANN电氧化预测模型设计
    4.2 实验步骤
        4.2.1 实验数据
        4.2.2 神经网络BP-ANN的 Matlab程序的编制
    4.3 预测网络的结构优化
        4.3.1 传递函数
        4.3.2 训练函数
        4.3.3 隐含层神经元个数的选择
    4.4 BP-ANN网络模型的确定
    4.5 本章小结
第五章 基于PSO-BP-ANN的电氧化过程预测
    5.1 PSO-BP-ANN电氧化预测模型设计
    5.2 实验步骤
    5.3 PSO预测网络的结构优化
        5.3.1 种群粒子数
        5.3.2 最大迭代次数
        5.3.3 动量因子
    5.4 PSO-BP-ANN网络模型的确定
    5.5 PSO-BP-ANN网络和BP-ANN网络预测结果
    5.6 本章小结
第六章 结论
    6.1 结论
    6.2 展望
参考文献
致谢
作者简介
    1 作者简历
    2 攻读博士学位期间发表的学术论文
    3 参与的科研项目及获奖情况
学位论文数据集

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本文编号：2851578