UV /H2O2 降解微囊藻毒素的人工神經網絡模型
| 論文類型 | 基礎研究 | 發表日期 | 2014-10-14 |
| 來源 | 給水排水 | ||
| 作者 | 王文清,,高乃云,,黎& | ||
| 關鍵詞 | 微囊藻毒素 UV/ H2 O2 人工神經網絡 模型 動力學 | ||
| 摘要 | 試驗建立了U V/ H2O2 高級氧化工藝降解微囊藻毒素MC-LR 的人工神經網絡模型。研究了UV 強度、H2O2 投加量、MC- LR 初始濃度、pH 等對降解速率的影響, 并以反向傳播算法的神經網絡模型對多因素條件下的降解效果進行仿真預測。結果表明, 降解速率不受初始MC-LR 濃度的影響; UV 的加強及H2 O2 投加量的增加能有效提高MC- LR 的降解速率; pH 的降低能大幅度改善降解效果, 尤其在酸性條件下, pH 的變化對降解速率的影響程度更大。 | ||
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