基于神经网络的MBR污水处理工艺参数预测和控制研究的开题报告.docx

基于神经网络的MBR污水处理工艺参数预测和控制研究的开题报告

一、选题背景和意义：

现代工业化不断推动着城市化和经济全球化的进程，但其同时也带来了人类生活所需要的各种能源的消耗以及温室气体的排放。这些排放物中含有大量的有害物质，对环境造成了极大的压力，甚至严重威胁人类的健康。因此，对废水进行处理，减少污染物的排放，保护环境，成为了当下重要的问题之一。

目前，MBR（膜生物反应器）污水处理技术得到了广泛关注和应用。然而，在MBR的操作中，涉及到一系列复杂的参数控制，如反应时间、aerationrate等等。针对这些控制参数如何端到端的学习和预测，利用研究神经网络模型的方法，实现高效的参数优化，提高MBR污水处理的效率和质量，减少污染物的排放量和污染带给环境的危害，是非常有现实意义的需求和挑战。

二、研究内容：

本文的研究目的是在MBR污水处理过程中，利用神经网络模型对参数进行学习和预测，实现最佳的控制策略，提高工艺效率和质量，并减少污染物的排放，达到保护环境、减少污染的目的。

具体来说，本文将从以下几个方面进行研究：

1.研究MBR污水处理系统所涉及的参数，并探究这些参数的变化对处理系统的影响，以制定最优的控制策略。

2.设计神经网络模型，利用历史数据对MBR污水处理系统所涉及的参数进行学习，预测未来的参数变化情况，以优化控制策略。

3.针对MBR污水处理系统的故障检测和诊断，利用神经网络模型进行数据分析，实现自动检测系统的运行状态，及时发现并解决问题。

三、研究方法：

本文将采用神经网络模型进行MBR污水处理参数的预测和控制。具体地说，将采用多层感知器神经网络（MLP）和长短时记忆网络（LSTM）等模型，在控制变量的基础上，通过历史数据对所涉及的参数进行训练，建立预测模型。再通过模型对未来的参数进行预测，并结合控制策略，调整反应器中的参数，以实现最优化的控制。

四、预期成果：

1.利用神经网络模型对MBR污水处理系统所涉及的参数进行学习和预测，建立高效的控制模型。

2.根据模型进行实验验证，验证模型的预测准确率，并给出相应的控制策略，进一步完善模型。

3.实现以参数控制为基础的MBR污水处理系统优化，达到减少污染物排放的目的，提高处理效率和质量，保护环境。