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紫外-可见连续光谱法对农村生活污水处理出水COD的在线监测方法
被引量：
5
1
作者
曲江北
李彭
+1 位作者
何义亮
王志平
《净水技术》
CAS
2020年第7期65-70,108,共7页
针对农村生活污水处理排放存在不达标的现状,需要寻求一种经济、高效的水质COD在线监测方法来保障农村的水环境安全。相较于传统化学法,紫外-可见光谱法在线监测COD具有监测速度快、无二次污染、设备廉价的优势。以实际农村污水处理出...
针对农村生活污水处理排放存在不达标的现状,需要寻求一种经济、高效的水质COD在线监测方法来保障农村的水环境安全。相较于传统化学法,紫外-可见光谱法在线监测COD具有监测速度快、无二次污染、设备廉价的优势。以实际农村污水处理出水为研究对象,通过单波长UV254模型(R2=0.821)、双波长补偿模型(R2=0.856),验证光谱法水质COD监测的可行性。分别从数据预处理、建模方法、波长筛选等方面对光谱法水质预测模型进行系统性优化:从模型的复杂度及预测精度考虑,偏最小二乘法被证明是最适合的建模方法,所构建的模型相关系数R2为0.949,均方根误差RMSE为11.03;波长筛选可以在保证模型预测精度的前提下简化建模过程,最优波长的筛选结果为251、356 nm和363 nm,所构建的预测模型相关系数R2为0.943。
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关键词
紫外-可见连续光谱法
化学需氧量
偏最小二乘法
特征波长筛选
农村污水
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职称材料
基于BP-神经网络的区域下垫面遥感图像解译方法及其应用——以上海市太浦河两翼地区为例
2
作者
朱雪兰
高程程
曲江北
《科学技术创新》
2020年第22期67-69,共3页
城市化的发展改变了城市下垫面的条件,从而对水环境产生了多种影响。为保证水文、水动力等数学模型的预测精度,需要对区域下垫面的遥感图像进行遥感解译分析,利用解译好的数据及时对水文、水动力实时预报模型进行更新。BP-神经网络技术...
城市化的发展改变了城市下垫面的条件,从而对水环境产生了多种影响。为保证水文、水动力等数学模型的预测精度,需要对区域下垫面的遥感图像进行遥感解译分析,利用解译好的数据及时对水文、水动力实时预报模型进行更新。BP-神经网络技术简单实用,收敛速度快,可以在一定程度上消除传统的遥感影像分类带来的模糊性和不确定性,保证遥感图像解译的分类精度。以上海市太浦河两翼地区为例,将该区域的影像图分为绿地、房屋、水体、农田、旱地、道路等六大地物类型,结合BP-神经网络算法确定各个类别的空间分布,并统计出各类地物的面积分别为48.85km^2、19.98km^2、60.13km^2、71.14km^2、3.28km^2、7.13km^2,为后续水利设计相关工作提供技术支撑。
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关键词
遥感图像解译
BP-神经网络
太浦河两翼地区
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职称材料
题名
紫外-可见连续光谱法对农村生活污水处理出水COD的在线监测方法
被引量：
5
1
作者
曲江北
李彭
何义亮
王志平
机构
上海交通大学环境科学与工程学院
出处
《净水技术》
CAS
2020年第7期65-70,108,共7页
基金
国家水体污染控制与治理科技重大专项(2017ZX07206004)。
文摘
针对农村生活污水处理排放存在不达标的现状,需要寻求一种经济、高效的水质COD在线监测方法来保障农村的水环境安全。相较于传统化学法,紫外-可见光谱法在线监测COD具有监测速度快、无二次污染、设备廉价的优势。以实际农村污水处理出水为研究对象,通过单波长UV254模型(R2=0.821)、双波长补偿模型(R2=0.856),验证光谱法水质COD监测的可行性。分别从数据预处理、建模方法、波长筛选等方面对光谱法水质预测模型进行系统性优化:从模型的复杂度及预测精度考虑,偏最小二乘法被证明是最适合的建模方法,所构建的模型相关系数R2为0.949,均方根误差RMSE为11.03;波长筛选可以在保证模型预测精度的前提下简化建模过程,最优波长的筛选结果为251、356 nm和363 nm,所构建的预测模型相关系数R2为0.943。
关键词
紫外-可见连续光谱法
化学需氧量
偏最小二乘法
特征波长筛选
农村污水
Keywords
UV-Vis continuous spectroscopy
COD
partial least square(PLS)
characteristic wavelength screen
rural sewage
分类号
TU992 [建筑科学—市政工程]
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职称材料
题名
基于BP-神经网络的区域下垫面遥感图像解译方法及其应用——以上海市太浦河两翼地区为例
2
作者
朱雪兰
高程程
曲江北
机构
上海碧波水务设计研发中心
出处
《科学技术创新》
2020年第22期67-69,共3页
基金
国家水体污染控制与治理科技重大专项(2017ZX07207003-03)资助。
文摘
城市化的发展改变了城市下垫面的条件,从而对水环境产生了多种影响。为保证水文、水动力等数学模型的预测精度,需要对区域下垫面的遥感图像进行遥感解译分析,利用解译好的数据及时对水文、水动力实时预报模型进行更新。BP-神经网络技术简单实用,收敛速度快,可以在一定程度上消除传统的遥感影像分类带来的模糊性和不确定性,保证遥感图像解译的分类精度。以上海市太浦河两翼地区为例,将该区域的影像图分为绿地、房屋、水体、农田、旱地、道路等六大地物类型,结合BP-神经网络算法确定各个类别的空间分布,并统计出各类地物的面积分别为48.85km^2、19.98km^2、60.13km^2、71.14km^2、3.28km^2、7.13km^2,为后续水利设计相关工作提供技术支撑。
关键词
遥感图像解译
BP-神经网络
太浦河两翼地区
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
紫外-可见连续光谱法对农村生活污水处理出水COD的在线监测方法
曲江北
李彭
何义亮
王志平
《净水技术》
CAS
2020
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于BP-神经网络的区域下垫面遥感图像解译方法及其应用——以上海市太浦河两翼地区为例
朱雪兰
高程程
曲江北
《科学技术创新》
2020
0
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职称材料
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