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膜生物流化床的膜污染控制特性
被引量：
1
1
作者
郭杨
乔红杰
+2 位作者
王世和
刘琴
施颖
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第2期367-371,共5页
通过传统膜生物反应器(MBR)和膜生物流化床(MBFB)的对比试验,研究了2个系统的膜过滤特性.并从生物质量浓度及结构、胞外聚合物(EPS)的含量与组成、以及污泥沉降性能3个方面分析了MBFB中混合液性质的改变对膜污染控制的影响.结果表明:MBF...
通过传统膜生物反应器(MBR)和膜生物流化床(MBFB)的对比试验,研究了2个系统的膜过滤特性.并从生物质量浓度及结构、胞外聚合物(EPS)的含量与组成、以及污泥沉降性能3个方面分析了MBFB中混合液性质的改变对膜污染控制的影响.结果表明:MBFB具有更优越的抗膜污染性能,平均膜污染速率仅为MBR的38.8%;MBFB中微生物以附着生物膜为主,悬浮污泥质量浓度(MLSS)仅为总生物质量浓度的41%,减轻了悬浮污泥在膜面的沉积和游离细菌对膜孔的堵塞;MBFB混合液中EPS的含量及蛋白质、可溶性EPS(SEPS)所占比例较之MBR明显降低,且EPS不易黏附在膜面形成污染;MBFB和MBR长期运行的污泥容积指数SVI值分别在80和180mL/g左右,较低的SVI值使MBFB的跨膜压力(TMP)上升速率得到良好控制,延长了膜过滤周期.
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关键词
膜
生物
流化床
膜污染
生物质量浓度
胞外聚合物
污泥沉降性能
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职称材料
基于支持向量机与遗传算法的发酵过程软测量建模
被引量：
12
2
作者
桑海峰
何大阔
张大鹏
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第6期781-784,共4页
提出了基于支持向量机的生物量浓度在线估计软测量建模方法,采用遗传算法进行模型输入的选择与支持向量机参数的选取,目的是找到对模型估计结果贡献最大的输入特征变量,降低了输入空间维数,缩小了求解问题的规模,从而减低计算方面的难度...
提出了基于支持向量机的生物量浓度在线估计软测量建模方法,采用遗传算法进行模型输入的选择与支持向量机参数的选取,目的是找到对模型估计结果贡献最大的输入特征变量,降低了输入空间维数,缩小了求解问题的规模,从而减低计算方面的难度,减少了训练实际,同时又通过参数的调整,得到更好的决策函数,提高支持向量机的性能.模型的训练与验证数据都是取自实际的实验过程——诺西肽发酵.结果表明采用遗传算法进行优化的支持向量机软测量模型对生物量质量浓度具有好的预估性能.
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关键词
支持向量机
遗传算法
软测量
发酵
生物
量
质量
浓度
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职称材料
题名
膜生物流化床的膜污染控制特性
被引量：
1
1
作者
郭杨
乔红杰
王世和
刘琴
施颖
机构
东南大学土木工程学院
江宁水务集团公司
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第2期367-371,共5页
基金
江苏省建设厅资助项目(JS200308)
文摘
通过传统膜生物反应器(MBR)和膜生物流化床(MBFB)的对比试验,研究了2个系统的膜过滤特性.并从生物质量浓度及结构、胞外聚合物(EPS)的含量与组成、以及污泥沉降性能3个方面分析了MBFB中混合液性质的改变对膜污染控制的影响.结果表明:MBFB具有更优越的抗膜污染性能,平均膜污染速率仅为MBR的38.8%;MBFB中微生物以附着生物膜为主,悬浮污泥质量浓度(MLSS)仅为总生物质量浓度的41%,减轻了悬浮污泥在膜面的沉积和游离细菌对膜孔的堵塞;MBFB混合液中EPS的含量及蛋白质、可溶性EPS(SEPS)所占比例较之MBR明显降低,且EPS不易黏附在膜面形成污染;MBFB和MBR长期运行的污泥容积指数SVI值分别在80和180mL/g左右,较低的SVI值使MBFB的跨膜压力(TMP)上升速率得到良好控制,延长了膜过滤周期.
关键词
膜
生物
流化床
膜污染
生物质量浓度
胞外聚合物
污泥沉降性能
Keywords
membrane biological fluidized bed （MBFB）
membrane fouling
biomass concentration
extracellular polymeric substances （ EPS ）
sludge settleability
分类号
X703 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
基于支持向量机与遗传算法的发酵过程软测量建模
被引量：
12
2
作者
桑海峰
何大阔
张大鹏
机构
东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第6期781-784,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60674063
60374003)
流程工业综合自动化教育部重点实验室开放课题(PAI200509)
文摘
提出了基于支持向量机的生物量浓度在线估计软测量建模方法,采用遗传算法进行模型输入的选择与支持向量机参数的选取,目的是找到对模型估计结果贡献最大的输入特征变量,降低了输入空间维数,缩小了求解问题的规模,从而减低计算方面的难度,减少了训练实际,同时又通过参数的调整,得到更好的决策函数,提高支持向量机的性能.模型的训练与验证数据都是取自实际的实验过程——诺西肽发酵.结果表明采用遗传算法进行优化的支持向量机软测量模型对生物量质量浓度具有好的预估性能.
关键词
支持向量机
遗传算法
软测量
发酵
生物
量
质量
浓度
Keywords
support vector machine
genetic algorithm
soft-sensing
fermentation
biomass concentration
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TQ920 [轻工技术与工程—发酵工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
膜生物流化床的膜污染控制特性
郭杨
乔红杰
王世和
刘琴
施颖
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于支持向量机与遗传算法的发酵过程软测量建模
桑海峰
何大阔
张大鹏
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
12
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职称材料
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