臭氧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 | 2011-01-01 |
| 來源 | 中南大學學報(自然科學版) | ||
| 作者 | 王文清，高乃云，黎雷，張可佳，戎文磊 | ||
| 關鍵詞 | 微囊藻毒素MC-LR；臭氧；人工神經網絡；模型；動力學；仿真 | ||
| 摘要 | 建立臭氧降解微囊藻毒素MC-LR 的人工神經網絡模型，研究臭氧投加量、MC-LR 初始質量濃度、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。研究結果表明：降解速率不受初始MC-LR 質量濃度的影響；臭氧投加量的增加能有效提高MC-LR 的降解速率；pH 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；在具備酸性條件和臭氧量較高時，在短時間內即可達到很高的去除率，否則降解效果不明顯；該模型能預測復雜多因素試驗條 | ||
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