活性污泥过程生物除磷模型参数的可识别性及优化估计
发布时间：2021-03-26 18:15
参数估计是活性污泥模型（Activated Sludge Models, ASMs）应用的前提,可识别性研究是参数估计的第一步。本论文提出一种适合于活性污泥模型参数结构可识别性研究的微分代数法,并对生物除磷过程参数可识别性进行研究;通过调节混合液回流比,在A2/O工艺中实现反硝化除磷;最后,以参数估计优化理论和优化实验设计理论为指导,开展生物除磷模型参数估计的试验研究。（1）将微分代数法应用于不同活性污泥过程亚模型参数结构可识别性研究,首次得到了生物除磷模型参数的结构可识别性,同时为活性污泥模型参数结构可识别性研究提供了一种新的通用方法。（2）厌氧释磷亚模型在单个测量变量下,所有的参数都是不可识别的,当测量变量SA和S PO4联用时,化学计量学系数Y PO4和半饱和常数KA是结构可识别的;同样,好氧吸磷或缺氧吸磷亚模型在电子受体（ S O或S NO3）和S PO4两个测量变量联用时,参数YPHA和KPS是结构可识别性的,增加测量变量可以改善模型参数的结构可识别性。将好氧吸磷和缺氧吸磷2个子过程的测量变量联用时,缺氧速率降...
【文章来源】：重庆大学重庆市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：133 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
Monod模型参数的实际可识别性Figure1.1PracticalidentifiabilityofMonodmodelparameters
数实际可识别性研究的经典方法[63-65]，当某些参数的灵敏度函数呈线性关系时，这些参数是不可识别的；差异越大，参数实际可识别性越高。图 1.6 是 Petersen[37研究硝化过程参数实际可识别性时所作的灵敏度函数图像，可以看出参数A1Y 和max1Mμ 对测量变量O2r 的灵敏度函数几乎正好相反，因此在O2r 测量数据下这两个参数高度相关，实际可识别性低，不能通过实验数据同时估计两个参数；参数NH1S 对测量变量Hp和O2r 的灵敏度函数有明显差异，因此该参数是可识别的。
置信椭圆体的体积最小化；E 准则是使 FIM 的最小特征值最大参数估计最大误差值最小；修正的 E 准则是使 FIM 的最大特征值与最小特征比（等于 FIM 的条件数）最小，即参数估计误差趋于一致，置信椭圆体的形于圆形（图 1.8），降低了参数之间的相关关系，但可能是一个直径较大的圆即参数估计误差较大，因此在研究时一般不单独使用修正的 E 准则。当 FIM 小特征值为 0 时（λmin(FIM)=0），D 准则与 E 准则为 0，修正的 E 准则为无穷这表示有无穷多个参数组合可以很好的拟合实验数据，该实验条件下得到的对于参数估计是无意义的。
【参考文献】：
期刊论文
[1]Denitrifying phosphorus removal in a step-feed CAST with alternating anoxic-oxic operational strategy[J]. MA Juan1,PENG Yongzhen1,WANG Shuying1,WANG Li1,LIU Yang2,MA Ningping2 1.Key Laboratory of Beijing for Water Quality Science and Water Environment Recovery Engineering,College of Environmental and Energy Engineering,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China 2.China Water Holdings Private Limited,28 Kaki Bukit Crescent,Kaki Bukit Techpark I S416259,416259,Singpore.. Journal of Environmental Sciences. 2009(09)
[2]A2O工艺中的反硝化除磷及其强化[J]. 吴昌永,彭永臻,彭轶,李晓玲,陈志强. 哈尔滨工业大学学报. 2009(08)
[3]MUCT-MBR工艺反硝化除磷脱氮研究[J]. 刘鹏霄,张捍民,王晓琳,肖景霓,杨凤林. 环境科学. 2009(07)
[4]A2O-MBR工艺反硝化脱氮除磷研究[J]. 张捍民,张杰,肖景霓,杨凤林. 大连理工大学学报. 2008(04)
[5]A2/O工艺中的反硝化除磷[J]. 彭轶,彭永臻,吴昌永. 环境工程学报. 2008(06)
[6]低C/N条件下MUCT工艺的反硝化除磷特性[J]. 尹军,王晓玲,吴相会,吴磊. 环境科学. 2007(11)
[7]污泥龄对A/A/O工艺反硝化除磷的影响[J]. 徐伟锋,陈银广,张芳,顾国维. 环境科学. 2007(08)
[8]HITNP同步除磷脱氮新工艺[J]. 任南琪,王秀蘅,董晶颢. 环境科学. 2007(01)
[9]A2/O污水处理工艺中基质转化机理研究[J]. 徐伟锋,陈银广,顾国维,张芳. 环境科学. 2006(11)
[10]基于微生物相互作用机理的完全耦合活性污泥模型研究[J]. 孙培德,宋英琦. 环境科学学报. 2006(09)
硕士论文
[1]A2/O工艺反硝化除磷的实现及性能的研究[D]. 曹雪梅.哈尔滨工业大学 2007
本文编号：3102028
【文章来源】：重庆大学重庆市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：133 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
Monod模型参数的实际可识别性Figure1.1PracticalidentifiabilityofMonodmodelparameters
数实际可识别性研究的经典方法[63-65]，当某些参数的灵敏度函数呈线性关系时，这些参数是不可识别的；差异越大，参数实际可识别性越高。图 1.6 是 Petersen[37研究硝化过程参数实际可识别性时所作的灵敏度函数图像，可以看出参数A1Y 和max1Mμ 对测量变量O2r 的灵敏度函数几乎正好相反，因此在O2r 测量数据下这两个参数高度相关，实际可识别性低，不能通过实验数据同时估计两个参数；参数NH1S 对测量变量Hp和O2r 的灵敏度函数有明显差异，因此该参数是可识别的。
置信椭圆体的体积最小化；E 准则是使 FIM 的最小特征值最大参数估计最大误差值最小；修正的 E 准则是使 FIM 的最大特征值与最小特征比（等于 FIM 的条件数）最小，即参数估计误差趋于一致，置信椭圆体的形于圆形（图 1.8），降低了参数之间的相关关系，但可能是一个直径较大的圆即参数估计误差较大，因此在研究时一般不单独使用修正的 E 准则。当 FIM 小特征值为 0 时（λmin(FIM)=0），D 准则与 E 准则为 0，修正的 E 准则为无穷这表示有无穷多个参数组合可以很好的拟合实验数据，该实验条件下得到的对于参数估计是无意义的。
【参考文献】：
期刊论文
[1]Denitrifying phosphorus removal in a step-feed CAST with alternating anoxic-oxic operational strategy[J]. MA Juan1,PENG Yongzhen1,WANG Shuying1,WANG Li1,LIU Yang2,MA Ningping2 1.Key Laboratory of Beijing for Water Quality Science and Water Environment Recovery Engineering,College of Environmental and Energy Engineering,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China 2.China Water Holdings Private Limited,28 Kaki Bukit Crescent,Kaki Bukit Techpark I S416259,416259,Singpore.. Journal of Environmental Sciences. 2009(09)
[2]A2O工艺中的反硝化除磷及其强化[J]. 吴昌永,彭永臻,彭轶,李晓玲,陈志强. 哈尔滨工业大学学报. 2009(08)
[3]MUCT-MBR工艺反硝化除磷脱氮研究[J]. 刘鹏霄,张捍民,王晓琳,肖景霓,杨凤林. 环境科学. 2009(07)
[4]A2O-MBR工艺反硝化脱氮除磷研究[J]. 张捍民,张杰,肖景霓,杨凤林. 大连理工大学学报. 2008(04)
[5]A2/O工艺中的反硝化除磷[J]. 彭轶,彭永臻,吴昌永. 环境工程学报. 2008(06)
[6]低C/N条件下MUCT工艺的反硝化除磷特性[J]. 尹军,王晓玲,吴相会,吴磊. 环境科学. 2007(11)
[7]污泥龄对A/A/O工艺反硝化除磷的影响[J]. 徐伟锋,陈银广,张芳,顾国维. 环境科学. 2007(08)
[8]HITNP同步除磷脱氮新工艺[J]. 任南琪,王秀蘅,董晶颢. 环境科学. 2007(01)
[9]A2/O污水处理工艺中基质转化机理研究[J]. 徐伟锋,陈银广,顾国维,张芳. 环境科学. 2006(11)
[10]基于微生物相互作用机理的完全耦合活性污泥模型研究[J]. 孙培德,宋英琦. 环境科学学报. 2006(09)
硕士论文
[1]A2/O工艺反硝化除磷的实现及性能的研究[D]. 曹雪梅.哈尔滨工业大学 2007
本文编号：3102028
本文链接：https://www.wllwen.com/shengtaihuanjingbaohulunwen/3102028.html
