基于细胞自动机的污水处理过程建模与仿真研究

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时间:2019-02-28

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1、摘要活性污泥法是利用微生物的生理特性对污水中的有机物进行净化的有效的方法,是目前使用的最广泛的污水生物处理的方法。活性污泥法的污水处理过程包含了极其复杂的生化反应,使整个系统呈现出高度非线性、时变、不确定性和时滞等特点,这就导致了污水处理过程的建模比较困难。由于活性污泥法的净化机理是基于微生物的生化反应,因此建立活性污泥法污水处理的生物模型具有重要的理论意义和现实意义。而细胞自动机作为人工智能的一个分支学科,可以用于复杂系统和人工生命系统的建模思想。利用细胞自动机对活性污泥法的污水处理过程进行建模,从生物角度反映污水处理的生化过程,更

2、直观地展现出污水处理过程的特点。本文在现有的研究成果的基础上,借助活性污泥法的净化机理和细胞自动机的原理,对细胞自动机及其在活性污泥法污水处理建模中的应用进行了深入研究.主要工作如下:1.在分析活性污泥系统中微生物的生理特性及其作用的基础上,利用活性污泥法的净化机理和细胞自动机原理,提出了利用细胞自动机从生物角度模拟曝气池内污水处理过程的研究方案。2.针对活性污泥的吸附和稳定过程,提出了使用退火细胞自动机规则进行建模的思想,建立了二维的退火细胞自动机模型,并进行仿真验证,证明了其有效性。3.针对曝气池内的整个污水处理过程,包括初期吸附

3、、生物代谢和重力沉降,提出了使用概率细胞自动机规则进行建模的思想,建立了三维的概率细胞自动机模型,并进行了仿真验证,证明了其有效性。4.利用LabVIEW软件平台开发活性污泥法污水处理过程中的污泥产量计算的仿真软件,并初步实现了污水处理过程的动态仿真。污水处理过程的细胞自动机模型的研究对活性污泥法污水处理过程的建模和仿真技术的发展提供了新方法,但由于条件和时间限制,尚有许多方面有待改进。关键词污水处理:模型;退火细胞自动机:概率细胞自动机。ABSTRACTActivatedsludgemethodisaneffectivemethod

4、topunfytheorganicwastewaterwhichusingthephysiologicalcharacteristicsofmicro。organisms.Itisthemostwidelyusedmethodforbiologicalwastewatertreatmentcurrently.Theprocessofactivatedsludgemethodcontainsextremelycomplexbiochemicalreactions,SOthatthewholesystemishighnon—linear,

5、time—varying,uncertainandtime·delay.Thesecharacteristicsmakeitdifficulttosimulatetheprocessofwastewatertreatment.Forthepurifyingmechanismofactivatedsludgeprocessisbasedonbiochemicalreactions,ithasimportanttheoreticalandpracticalsignificancetosetupthebiochemicalmodelofth

6、eactivatedsludgeprocess.Asabranchofartificialintelligence,cellularautomatacanbeusedtomodelandsimulatethecomplexsystemsandartificiallifesystems.Theutilizationofcellularautomataonthemodelingofactivatedsludgeprocessdirectlyshowsthecharacteristicsofwastewatertreatmentproces

7、s,andreflectstheprocessofbiochemicalreactionsfromthebiologicalpoint.Inthispaper,basedontheexistingresults,thepurificationmechanismofactivatedsludgemethod,andtheprincipleofcellularautomata,cellularautomataanditsapplicationinthemodelingofactivatedsludgemethodaredeeplyrese

8、arched.ThemainWOrksareasfollows:·1.Intheanalysisofthephysiologicalcharacteristicsandtheroleofmicro.organismsin

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