文摘

优化desalinationwastewater治疗装置的性能;实验调查accompaniedwith人工神经网络和自适应神经模糊干扰建模

作者(年代):Farshad Farahbod,娜戈阿訇,马赫迪Asadi

几乎高盐度废水streamof海水淡化单位是排水入海或分散对土壤水盐浓度平衡,也增加海水的含盐量生态系统或土壤。所以很关心环境工程、防腐工程、控制工程、化学工程等。因此,零排放海水淡化(ZDD)提出了植物的盐和水而不是有害盐废水。预测污水预处理性能(污水总硬度,CO2content和导电性)作为第一步在ZDD植物被认为是在这部作品实验(在一个试验工厂)andmathematically (modelingwith人工神经网络和自适应神经模糊推理系统)。所以,最佳操作条件(150 ccAl2 (SO4) 3作为混凝剂,首先预处理反应器混合率= 110 rpm, 600 cc的氢氧化钠和450 cc Na2CO3添加剂)承认,然后优化神经网络结构(三层前馈反向传播networkwith 10在隐层神经元,Levenberg-Marquardt algorithmis作为网络的训练函数,切乙状结肠传递函数)以及最优简称ANFIS架构(五层有六个在两个隐藏层神经元,两个Bellmembership函数和四个规则)。结果confirmpredictivemodeling byANNismost效率比较withANFIS的性能预测。