两级DTRO对垃圾渗滤液中污染物的去除特性及基于神经网络的仿真研究

【摘要】： 垃圾渗滤液是由垃圾卫生填埋产生的一种高浓度有机废水,与城市生产生活息息相关,具有产生量大、污染物含量高、营养比例失调等特点,如果处理不当,会对环境造成严重的污染,损害人类的身体健康。传统的垃圾渗滤液工艺主要采用预处理+生化处理的组合工艺,因为其对渗滤液可生化性、系统稳定性的要求成为传统工艺在该领域应用和发展的制约因素。膜工艺因为运行稳定,抗冲击负荷强,对进水可生化性无要求等优势得在渗滤液处理领域得到了推广应用。本文对四川某县垃圾填埋场渗滤液处理站采用的两级DTRO工艺进行研究,阐述了DTRO膜的结构和特点,并结合工程实际分析DTRO膜系统的组成及主要设备工作原理。在两级DTRO运行的过程中,于2017年11月14日~12月7日连续24天对膜工艺进水出水CODcr、氨氮、电导率以及两级DTRO膜压力进行了监测,通过监测数据的分析了两级DTRO膜系统的运行情况和对污染物的去除特性。在监测期间内,两级DTRO工艺对CODcr的平均去除率为99.85%,对氨氮平均去除率为99.65%,对电导率平均去除率为99.52%,出水CODcr、氨氮浓度均满足《生活垃圾填埋场污染物控制标准》(GB16889-2008)表3的限值。本文利用该垃圾填埋场渗滤液处理站两级DTRO工艺进出水水质指标,建立BP神经网络模型,对两级DTRO处理垃圾渗滤液进行仿真模拟,预测出水氨氮的浓度。在所选的44组样本中,35组为训练样本,9组为检验样本,用于测试预测结果可靠性。根据仿真预测结果,检验样本出水水质的预测值与真实值相比较,氨氮的平均相对误差小于10%,建立的BP神经网络模型预测效果较好。本文讨论了变进水水质参数的情况下出水氨氮浓度的变化规律。根据预测结果,在一定的工作压力下,两级DTRO系统出水氨氮受到进水氨氮、CODcr、电导率的共同影响,当进水氨氮浓度增加时,出水氨氮浓度增加;当进水CODcr浓度增加时,出水氨氮浓度减小;当进水电导率增加时,出水氨氮浓度增加。

【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018

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