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题名多尺度数据驱动的石化污水可生化性评价
被引量：5
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作者
韩红桂
张家昌
伍小龙
王梓先
乔俊飞
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机构
北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室
石油石化污染物控制与处理国家重点实验室
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022年第4期617-626,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61890930-5,61890930-3)
北京高校卓越青年科学家项目(BJJWZYJH01201910005020)
+1 种基金
石油石化污染物控制与处理国家重点实验室开放课题(PPC2019009)
第66批中国博士后科学基金资助项目(2019M660376)。
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文摘
针对石化污水可生化性难以获得实时准确评价的问题,提出了一种多尺度数据驱动的石化污水可生化性评价方法。首先,通过分析石化污水组分和水质数据特点,解析水质数据的时间尺度特征以及与可生化性指标的关联关系;其次,设计基于主元分析法的多尺度特征提取算法,获取石化污水可生化性的特征变量;然后,构建基于模糊最小最大神经网络的智能评价模型,实现对石化污水可生化性的实时准确评价;最后,将提出的评价方法应用于实际石化污水处理过程中。验证结果表明,所提方法能够实现对石化污水可生化性进行实时准确的评价。
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关键词
石化污水
动态特征提取
可生化性评价
模糊最小最大神经网络
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Keywords
Petrochemical wastewater
dynamic feature extraction
biodegradability evaluation
fuzzy min-max neural network
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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