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题名人工智能优化紫外-过碳酸钠法降解间甲酚废水过程
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作者
刘一楠
张婧
陈晓飞
陈平
孙啸林
慕朝
马磊
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机构
北京石油化工学院新材料与化工学院
天俱时工程技术集团有限公司陈平实验室
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出处
《现代化工》
北大核心
2025年第7期119-125,共7页
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基金
国家自然科学基金(52100072)
石家庄高层次科技创新创业人才项目(08202303)。
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文摘
本研究采用紫外-过碳酸钠(UV-SPC)氧化反应体系处理间甲酚废水,并借助人工智能方法进行工艺优化,利用响应面法(RSM)进行实验设计,考察溶液初始pH、反应时间、间甲酚初始浓度、SPC投加量、催化剂用量和反应温度等因素对TOC去除率的影响。基于RSM实验结果,分别使用RSM模型和人工神经网络(ANN)模型进行优化,并进行了对比分析,考察2个模型差异,结果显示,ANN模型准确度比RSM模型高50%以上。在ANN模型模拟优化所得最佳反应条件下,实验中TOC去除率为91.48%,明显高于以RSM模型模拟优化所得的最优结果,验证了ANN模型法优异的学习能力和泛化能力。
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关键词
人工智能
人工神经网络
紫外线
过碳酸钠
响应面
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Keywords
artificial intelligence
artificial neural network
ultraviolet
sodium percarbonate
response surface
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分类号
TH3
[机械工程—机械制造及自动化]
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