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通过简化活性污泥法1号模型(activated sludge model No.1,ASM1)建立两步硝化反应的数学模型,实现了对序批式反应器(sequencing batch reactor,SBR)恒曝气量好氧过程中溶解氧(dissolved oxygen,DO)动态变化过程的数学模拟,模型辨识科学... 详细信息

通过简化活性污泥法1号模型(activated sludge model No.1,ASM1)建立两步硝化反应的数学模型,实现了对序批式反应器(sequencing batch reactor,SBR)恒曝气量好氧过程中溶解氧(dissolved oxygen,DO)动态变化过程的数学模拟,模型辨识科学地区分了可以直接取值的参数包括产率系数、DO饱和常数(或底物饱和常数)和需要重新估计的参数。采用文献推荐参数值模拟了过程中主要状态变量的动力学过程,模拟结果呈现出了多个DO平台,这与实际反应结果数据相符,验证了所建模型的正确性。优化实验设计,获取了典型SBR恒曝气好氧硝化过程动态DO数据,通过理论分析和对数据进行二阶微分处理提出了确定总氧传递系数KLa和相对饱和溶解氧SeOq的简单方法,为后续参数估计奠定了基础。

关键词： DO模拟序批式反应器硝化模型结构辨识优化实验设计

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SBR恒定曝气量好氧硝化过程动态DO模拟：参数估计及其可靠性评价

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化工学报 2013年第4期64卷 1387-1395页

提出了一种全新的针对初值常微分方程组系统的全局最优化(遗传算法)结合局部最优化(拟牛顿法)实现参数的鲁棒、快速估计的算法。利用该算法,对所建两步硝化模型中过程溶解氧(dissolved oxygen,DO)的动态变化成功实现了参数估计,相关度... 详细信息

提出了一种全新的针对初值常微分方程组系统的全局最优化(遗传算法)结合局部最优化(拟牛顿法)实现参数的鲁棒、快速估计的算法。利用该算法,对所建两步硝化模型中过程溶解氧(dissolved oxygen,DO)的动态变化成功实现了参数估计,相关度达到了0.9955。采用基于Fisher信息矩阵和直接搜索获得的参数置信区间相比较的方法实现了对估计结果的可靠性分析,结果表明采用该方法大部分参数可实现可靠估计,只有少数两个参数可实现估计却不可靠,为动力学系统的参数估计结果提出了一个全新的检验方法。DO模拟结果可以作为软测量手段,对过程中易生物降解COD、氨氮、亚硝态氮、硝态氮的全程变化情况提供充足的过程信息。

关键词： DO模拟 SBR 硝化模型参数估计软测量置信区间

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三种氨态氮肥在石灰性土壤中硝化作用的模拟研究

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干旱地区农业研究 2007年第6期25卷 177-182,211页

作者：张国桢李世清西北农林科技大学资源环境学院

新鲜干润均腐土采用室内培养的方法，在同一肥土比条件下，分析不同氮源对硝化作用过程中pH和Nmin的影响，并分别建立了NH4＋-N和NO3^--N的硝化动力方程。试验结果和模拟结果均表明，①NH^＋-N消耗速率和NO3^--N增加速均呈抛物线状变化... 详细信息

新鲜干润均腐土采用室内培养的方法，在同一肥土比条件下，分析不同氮源对硝化作用过程中pH和Nmin的影响，并分别建立了NH4＋-N和NO3^--N的硝化动力方程。试验结果和模拟结果均表明，①NH^＋-N消耗速率和NO3^--N增加速均呈抛物线状变化。NH^＋-N消耗速率高于NO3^--N的增加速率。NH^＋-N消耗起始速率高于NO3^--N的增加起始速率。②NH4CI的起始NH^＋-N消耗和NO3^--N增加速率在较长时间内（一周）维持在一个低水平，随后升至与（NH4）2S04相当。CI一能够抑制NH^＋-N的转化。③钙积干润均腐土NO3^--N增加最大速率[5．8～8．8mg《kg·d）]接近于一固定值与肥料种类无关。NH4^＋-N的消耗最大速率[7．8～23．5mg《kg·d）]变幅较大与肥料的性质和土壤生物性质有关。

关键词：伴随离子硝化速率硝化模型

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氯胺消毒管网“三氮”与总氯变化的预测模型

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安全与环境学报 2012年第3期12卷 46-50页

作者：余健王军王宏涛林浩添董玉莲湖南大学土木工程学院长沙410082 广州市自来水公司广州510600

为探讨氯胺消毒供水管网的水质问题,建立了一种试验规模的氯胺消毒供水管网水质模拟系统。基于质量守恒原理和双Monod方程建立了该系统的硝化与氯胺衰减动力学耦合模型,并通过试验对该模型进行了验证。模型中的部分参数采用非线性多项... 详细信息

为探讨氯胺消毒供水管网的水质问题,建立了一种试验规模的氯胺消毒供水管网水质模拟系统。基于质量守恒原理和双Monod方程建立了该系统的硝化与氯胺衰减动力学耦合模型,并通过试验对该模型进行了验证。模型中的部分参数采用非线性多项式回归方法进行估计。应用该模型确定了活性氨氧化菌(AOB)和亚硝酸盐氧化菌(NOB)的数量。该模型对管网模拟系统内氨氮、硝酸盐氮与总氯的预测值与实测值基本一致,但对亚硝酸盐氮的预测值与实测值存在较大偏差。

关键词：环境工程学氯胺消毒给水管网硝化模型氯胺衰减模型预测

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不同SRT条件下硝化细菌的动力学参数变化及其数模建立

不同SRT条件下硝化细菌的动力学参数变化及其数模建立

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作者：李一凡山东建筑大学

学位级别：硕士

硝化细菌(Nitrifier)的活力会受到污泥停留时间(SRT)、温度、pH及基质浓度等环境要素的影响。利用数学模型可以综合各环境要素的影响,对硝化过程进行模拟预测和精准调控,从而可以提高硝化效率和污水处理效果。目前,温度、pH、基质浓度... 详细信息

硝化细菌(Nitrifier)的活力会受到污泥停留时间(SRT)、温度、pH及基质浓度等环境要素的影响。利用数学模型可以综合各环境要素的影响,对硝化过程进行模拟预测和精准调控,从而可以提高硝化效率和污水处理效果。目前,温度、pH、基质浓度等环境条件对Nitrifier动力学参数影响的研究多是在某一确定SRT条件下进行的。此外,将SRT等诸多影响因素加入Nitrifier数学模型,提高模型的准确度也是硝化模拟领域的研究重点。本研究将Nitrifier(包括氨氧化细菌AOO和亚硝酸盐氧化细菌NOO)在35±1℃,pH为7.5-8.0,DO>2.0 mg-N/L条件下进行连续培养,控制SRT分别为40 d、20 d、10 d、5 d。在驯化培养过程中测定不同SRT条件下硝化细菌的生长速率、衰亡速率和产率。待各反应器内硝化细菌活性稳定后,测定不同SRT条件下硝化细菌的主要动力学参数(温度、pH、基质浓度影响)。然后,将不同SRT条件下的硝化细菌进行菌群分析,探究SRT对硝化细菌动力学参数影响的生理性原因。最后,基于ASMs系列模型和测定动力学参数,建立更加完善的多因素两步硝化数学模型,并加以验证。具体结论如下:(1)Nitrifier、NOO、AOO的生长速率和衰亡速率随着SRT的减小产生显著变化,其中μm,Nitrifier、b,Nitrifier、μ,Nitrifier、μm,AOO、b,AOO、μ,Aoo均呈现上升趋势,μm,NOO、b,NOO、μ,NOO呈下降趋势,Nitrifier的产率系数YA,Nitrifier也随着SRT的减小呈现一定的上升趋势。(2)随着SRT的减小,温度参数TA,AOO稍有增加,TA,NOO显著下降,这说明NOO对温度敏感程度逐渐增大,AOO对温度敏感程度逐渐减小,但从Nitrifier的温度参数TA,Nitrifier进行分析,TA,Nitrifier还是受到NOO的影响较大,随着SRT的减小TA,Nitrifier逐渐增大,Nitrifier的温度敏感性逐渐增强。(3)AOO 的最适 pH 值为 8.0-8.2,NOO 为 8.3-8.7,Nitrifier 为 8.0-8.3。随着 SRT的减小,pH抑制参数pHLL,Nitrifier、pHUL,Nitrifier、pHUL,NOO、pHLL,NOO、pHUL,AOO、pHLL,AOO均没有明显的变化。(4)随着SRT的减小,AOO的对于氨氮的敏感性及耐受性均有所增加(KS,NH4,AOO减小KI,NH4,AOO增大),因此Nitrifier的动力学参数KS,NH4,Nitrifier逐渐减小,KI,NH4,Nitrifier逐渐增大。亚硝酸盐氮对NOO的抑制参数KS,NO2,NOO和KI,NO2,NOO均逐渐增大,说明随着SRT的减小NOO对亚硝酸盐氮的敏感性逐渐降低,耐受性逐渐增强。(5)随着SRT的变化,Nitrifier、NOO、AOO的最大比生长速率μmax总体呈现波动稳定状态,这可能是与单一考虑SRT影响相比,多环境要素综合考量会更接近于微生物的最大生长速率真实值。低温更有利于实现短程硝化,SRT控制越小,短程硝化稳定性越容易受到温度变化的影响。(6)Nitrifier的菌群相对丰度随SRT呈现波浪形趋势,这可能与Nitrifier生长、排泥量和反应器内OHO生长衰亡(影响MLVSS)等情况有关。AOO和NOO在Nitrifier菌群结构内呈现定向趋势变化,AOO的相对占比逐渐增大,NOO逐渐减小,这可能与AOO比NOO污泥龄长,随着SRT的减少,NOO逐渐被淘汰造成的。(7)Nitrifier的动力学参数变化可能是由于AOO和NOO占比发生变化,导致其生长衰亡速率、环境因子耐受性均发生定向变化。此外,在菌种水平对AOO和NOO内部菌种相对丰度也发生了波浪型变化,这可能是导致AOO和NOO的动力学参数随SRT变化的原因之一。(8)本研究基于ASM1和两步硝化过程机理,综合考量温度、pH和基质浓度条件的影响,建立多因素两步硝化数学模型,使用自测的动力学参数,对不同SRT条件下的驯化过程进行模拟验证,模拟结果与实测值保持较高拟合度。这说明本研究建立的多因素两步硝化模型可以用来对硝化过程进行定量描述,从而提高原有模型完整性和准确性。

关键词：污泥停留时间(SRT) 硝化细菌(Nitrifier) 硝化模型动力学参数

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