UV /H2O2 降解微囊藻毒素的人工神经网络模型
论文类型 | 基础研究 | 发表日期 | 2014-10-14 |
来源 | 给水排水 | ||
作者 | 王文清,,高乃云,,黎& | ||
关键词 | 微囊藻毒素 UV/ H2 O2 人工神经网络 模型 动力学 | ||
摘要 | 试验建立了U V/ H2O2 高级氧化工艺降解微囊藻毒素MC-LR 的人工神经网络模型。研究了UV 强度、H2O2 投加量、MC- LR 初始浓度、pH 等对降解速率的影响, 并以反向传播算法的神经网络模型对多因素条件下的降解效果进行仿真预测。结果表明, 降解速率不受初始MC-LR 浓度的影响; UV 的加强及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, 尤其在酸性条件下, pH 的变化对降解速率的影响程度更大。 |
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