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基于BP神经网络的垃圾渗滤液输运管道结垢趋势预测
文献摘要：
垃圾渗滤液含有大量复杂的有害成分,在集输过程中极易引起管道结垢,增加处理处置设施运营成本和环境风险.该研究设计将高密度聚乙烯(HDPE)管材浸置于模拟渗滤液中开展结垢实验,通过称重、FTIR、SEM、XRD等表征手段,考察HDPE管材在渗滤液中的结垢特征及垢物组成,以实验数据为基础,利用BP神经网络驱动构建结垢预测模型,分析影响结垢的主要水质因素.结果表明:ρ(Ca2+)是影响结垢的关键因素,其次为ρ(腐殖质)、 ρ(COD)、pH值、ρ(NaHCO3)和ρ(Cl–);垢物的主要成分是CaCO3,结垢过程是CaCO3沉淀与腐殖质络合物等共同粘附沉积的结果;所建模型的预测结果与实验结果的平均相对误差为11.7％,具有较好的预测渗滤液集输管道结垢的应用潜力,可为渗滤液集输系统堵塞防治提供决策参考.
文献关键词：
垃圾渗滤液;结垢;预测;BP神经网络;HDPE管材
中图分类号：
作者姓名：
赵锐;赵丽萍;陈静芳;刘婕;李敏
作者机构：
西南交通大学地球科学与环境工程学院,四川 成都 611756
文献出处：
引用格式：
[1]赵锐;赵丽萍;陈静芳;刘婕;李敏-.基于BP神经网络的垃圾渗滤液输运管道结垢趋势预测)[J].中国测试,2022(07):1-7
A类：
B类：
垃圾渗滤液,输运管道,管道结垢,结垢趋势预测,有害成分,输过,处理处置,处置设施,运营成本,环境风险,高密度聚乙烯,HDPE,管材,称重,FTIR,表征手段,结垢预测,质因素,Ca2+,腐殖质,COD,NaHCO3,Cl,CaCO3,络合物,粘附,平均相对误差,集输管道,集输系统,系统堵塞,决策参考
AB值：
0.312949
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