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工艺模拟技术用于sBR优化设计

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中国给水排水 2005年第9期21卷 60-62页

作者：胡志荣 s.snowling H.Andres 加拿大海曼迪环境咨询顾问公司

在介绍了sBR工艺模拟技术的基础上,通过实例说明应用模拟技术进行sBR工艺设计的方法并给出了模拟结果。结果表明,模拟技术是对采用传统方法设计的污水处理sBR工艺进行评价和优化的有效工具。

关键词：污水处理模拟技术 sBR工艺优化设计

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基于工艺模拟的污水处理厂数字化在工艺培训中的应用

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给水排水 2021年第S1期47卷 458-462页

作者：张行胡志荣王剑秋赵建伟王光辉丁强 s.snowling Goel R. 北京首创股份有限公司北京100028 北京恒润慧创环境技术有限公司北京100028 加拿大GL环境科技有限公司 Hamilton L8L6L7 加拿大Hydromantis环境软件科技公司 Hamilton L8L6L7

基于工艺模拟的数字化在污水处理厂的应用发展,使污水处理厂"飞行模拟器"变成现实,其提供了一个交互式的学习环境,与传统的课堂讲授和现场参观的培训方式相比,更具有趣味性及高效性,且所提供的虚拟数字化水厂,能够为污水处理厂运行人员... 详细信息

基于工艺模拟的数字化在污水处理厂的应用发展,使污水处理厂"飞行模拟器"变成现实,其提供了一个交互式的学习环境,与传统的课堂讲授和现场参观的培训方式相比,更具有趣味性及高效性,且所提供的虚拟数字化水厂,能够为污水处理厂运行人员提供更多动手调控操作可能,并毫无风险的快速反馈调控结果。介绍了基于工艺模拟的污水处理厂数字化在工艺培训中的应用,并对未来的发展方向予以展望。

关键词：工艺模拟数字化运营管理工艺培训飞行模拟器污水处理厂

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Online machine learning for stream wastewater influent flow rate prediction under unprecedented emergencies

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Frontiers of Environmental science & Engineering 2023年第12期17卷 137-147页

作者： Pengxiao Zhou Zhong Li Yimei Zhang spencer snowling Jacob Barclay Department of Civil Engineering McMaster UniversityHamiltonOntario L8S 4L8Canada MOE Key Laboratory of Resources and Environmental system Optimization College of Environmental Science and EngineeringNorth China Electric Power UniversityBeijing 102206China Laboratory of Environmental Remediation and Functional Material Suzhou Research Academy of North China Electric Power UniversitySuzhou 215213China Hatch Ltd. Sheridan Science&Technology ParkMississaugaOntario L5K 2R7Canada

Accurate influent flow rate prediction is important for operators and managers at wastewater treatment plants(WWTPs),as it is closely related to wastewater characteristics such as biochemical oxygen demand(BOD),total suspend solids(Tss),and *** studies have been conducted to predict influent flow rate,and it was proved that data-driven models are effective ***,most of these studies have focused on batch learning,which is inadequate for wastewater prediction in the era of COVID-19 as the influent pattern changed *** learning,which has distinct advantages of dealing with stream data,large data set,and changing data pattern,has a potential to address this *** this study,the performance of conventional batch learning models Random Forest(RF),K-Nearest Neighbors(KNN),and Multi-Layer Perceptron(MLP),and their respective online learning models Adaptive Random Forest(aRF),Adaptive K-Nearest Neighbors(aKNN),and Adaptive Multi-Layer Perceptron(aMLP),were compared for predicting influent flow rate at two Canadian *** learning models achieved the highest R2,the lowest MAPE,and the lowest RMsE compared to conventional batch learning models in all *** R2 values on testing data set for 24-h ahead prediction of the aRF,aKNN,and aMLP at Plant A were 0.90,0.73,and 0.87,respectively;these values at Plant B were 0.75,0.78,and 0.56,*** proposed online learning models are effective in making reliable predictions under changing data patterns,and they are efficient in dealing with continuous and large influent data *** can be used to provide robust decision support for wastewater treatment and management in the changing era of COVID-19 and also under other unprecedented emergencies that could change influent patterns.

关键词： Wastewater prediction Data stream Online learning Batch learning Influent flow rates

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