一种基于自组织粒子群-径向基神经网络的污水总磷TP软测量等

申请公布号：CN104360035A 申请公布日：2015.02.18申请人：北京工业大学
　　摘要针对当前污水处理过程出水总磷TP测量操作繁琐、仪器设备造价高、测量结果可靠性和精确性低等问题,本发明设计了一种基于自组织粒子群–径向基神经网络的污水处理过程出水总磷TP软测量方法,并利用实时数据对出水总磷TP软测量方法进行校正,实现了对污水处理过程出水总磷TP的预测,解决了出水总磷TP难以测量的问题;结果表明该出水总磷TP软测量方法能够快速、准确地预测污水处理出水总磷TP的浓度,有利于加强城市污水处理厂精细化管理和提升实时水质质量监控水平。     

一种基于递归自组织神经网络的氨氮浓度预测方法

针对当前污水处理过程出水氨氮浓度测量过程繁琐、仪器设备造价高、测量结果可靠性和精确性低等问题,本发明基于城市污水处理生化反应特性,利用一种递归自组织神经网络实现对关键水质参数氨氮浓度的预测,解决了出水氨氮浓度难以测量的问题;结果表明该递归自组织神经网络能够快速、准确地预测污水处理出水氨氮的浓度,有利于提升污水处理过程出水氨氮浓度质量监控水平和加强城市污水处理厂精细化管理。     

一种基于递归自组织神经网络的氨氮浓度预测方法等

申请公布号：CN104376380A 申请公布日：2015.02.25申请人：北京工业大学
　　摘要针对当前污水处理过程出水氨氮浓度测量过程繁琐、仪器设备造价高、测量结果可靠性和精确性低等问题,本发明基于城市污水处理生化反应特性,利用一种递归自组织神经网络实现对关键水质参数氨氮浓度的预测,解决了出水氨氮浓度难以测量的问题;结果表明该递归自组织神经网络能够快速、准确地预测污水处理出水氨氮的浓度,有利于提升污水处理过程出水氨氮浓度质量监控水平和加强城市污水处理厂精细化管理。     

基于神经网络的多元稀土萃取组分含量的软测量

提出了一种应用RBF神经网络建立多组分稀土萃取平衡模型的方法,通过与萃取过程物料平衡模型相结合给出了在线预测稀土申级萃取分离生产过程中各组分含量的软测量方法。通过现场操作运行实测数据的建模仿真验证,表明这种混合软测量方法是有效的。     

增强偏最小二乘回归算法在近红外光谱法啤酒度数软测量建模中的应用

软测量技术广泛应用于工业过程,其核心是建立一个可靠的软测量模型。常规的软测量都是基于建立单个的数学模型,常难达到需要的精确和稳健性。基于机器学习的集成思想,给出了增强偏最小二乘回归(boosting-PLS)算法,并将其用于一个基于近红外光谱法啤酒度数软测量中,试验结果表明:应用boosting-PLS算法所建模型是一种精确、稳健、有应用潜力的软测量方法,特别适合于类似涉及高维光谱数据的软测量。     

水质监测中总磷无损的近红外光谱分析研究

本文对天然水样的近红外光谱与水样总磷（TP）含量进行了相关性研究,并建立了水质总磷的近红外光谱（NIRS）分析方法。结果表明：NIRS方法建立的定量分析模型所得TP含量与国标法得到结果的相关性达到0.908,并且在显著性水平大于0.05的条件下对NIRS方法与国标法的测定结果进行t检验,二者无显著性差异,说明了NIRS方法定量分析地表水中低含量总磷的可行性。     

基于LS-SVM的稀土萃取组分含量软测量

为了解决稀土萃取分离过程元素组分含量在线检测的难题, 提出了稀土萃取过程组分含量的一种最小二乘支持向量机(LS-SVM)软测量方法. 利用量子粒子群算法来优化LS-SVM的参数及核函数参数. 仿真结果表明, 所提出的软测量方法是有效的, 比已有的神经网络软测量方法能更好的实现稀土萃取过程中元素组分含量的在线估计.     

一种测量铝酸钠溶液浓度的软测量传感器

申请公布号：CN104007145A申请公布日：2014．08．27申请人：徐成琦摘要本发明提出了一种以软测量方法对铝酸钠溶液进行成分浓度实时检测的智能传感器。系统包括取样器、变送器、滤波和A／D转换、微处理器4部分。该智能传感器建立了以温度和电导率作为辅助变量、以苛性钠浓度和苛性比为主导变量的数学模型，利用牛顿迭代法求解出铝酸钠溶液的苛性钠浓度和氧化铝浓度。再以计算机处理的数据拟合仪表显示的测量数据，并对模型进行修正和调整。     

基于LSTM的浮选钼精矿品位软测量模型

战略性稀有金属钼矿品位低,组分复杂、嵌布粒度细等特点,其有价金属分离回收难。浮选作为微细粒钼矿分离回收的主要选矿方法之一,其浮选钼精矿品位一直是选厂的关键性产品指标。国内大多数选厂采取轮班制采样,人工化验得到精矿品位结果,但此方式严重滞后于浮选工艺,难以满足对生产过程进行实时监测和操作指导。LSTM是一种特殊的循环神经网络,引入门机制有效的传递或选择性遗忘长时间序列中的信息,解决RNN中的长期依赖、梯度消失和爆炸问题。本文分析整理东坡选厂中各平台源数据,结合选厂浮选工艺及机理,筛选出多个影响浮选钼精矿品位的变量作为模型输入;将输入变量进行异常值判定,缺失值填充和数据降噪等数据预处理,建立高质量浮选钼精矿品位数据库;软测量模型采用PyCharm软件编码,使用BatchNorm批量规范化处理样本数据,加入Dropout正则化防止过拟合,建立基于LSTM的浮选钼精矿品位软测量模型,通过前向传播算法更新神经网络结构参数,并于Linear模型和CNN模型的预测性能指标结果比较。结果表明：基于LSTM的浮选钼精矿品位软测量模型预测准确度高,样本数据误差波动平稳,浮动范围小,模型泛化能力强,模型平均绝对百分比误差MAPE为1.13%,均方根误差RMSE为0.7049%,决定系数R2为0.8763,实现了浮选钼精矿品位的在线预测。     

光漂白全过程中聚合物薄膜折射率和厚度的实时分析

在基于衰减全反射原理的基础上提出一种新的测量方法, 动态研究漂白动力学过程, 即利用波导的衰减全反射吸收峰对聚合物材料的折射率和厚度敏感的特性, 实时测量聚合物材料的折射率和厚度. 实验系统采用CCD摄像头将标志波导模式的一组暗线显示在计算机屏幕上, 然后根据暗线的移动, 可以精确测量每一时刻波导薄膜的折射率和膜厚. 利用这种技术, 对聚合物薄膜的光漂白过程进行了实时监控. 发现在光漂白全过程中, 聚合物薄膜的折射率和厚度的变化同时存在化学和物理两种变化过程.     

城市污水处理过程中有机污染物三维荧光特性的变化规律

采用三维荧光光谱法研究了城市污水处理过程中溶解性有机物的三维荧光特性变化规律。研究结果表明,生活污水中荧光类溶解性有机物主要以类蛋白有机物、UV腐殖质和可见腐殖质为主;污水生物处理前后特征荧光峰中心位置和强度均发生明显的改变,表明污水中有机物的相对组成和含量随生物处理过程而变化。三维特征荧光参数可以反映污水处理过程中污染物的种类、性质和含量变化等丰富信息。其测定迅速简便、灵敏度高,可用于污水处理效果的定性分析、定量评价,易于实现污水处理过程的实时在线监测,指导污水处理工艺的设计、运行、管理和控制。     

气溶胶单粒子化学成分的实时测量

自行设计了国内第一台可实时测量气溶胶单粒子化学成分的气溶胶飞行时间质谱仪,并用该仪器对两类燃烧过程产生的气溶胶粒子进行了实时测量。实验结果展示了本仪器能够同时实现实时在线测量和单粒子检测,从而克服了传统的离线检测方法如色谱法、化学方法的局限性。     

总磷测定仪校准方法

建立总磷测定仪的校准方法。介绍了总磷测定仪的工作原理。总磷测定仪的校准包括温度示值误差和温场均匀性、消解时间示值误差、仪器示值误差、测量重复性、示值稳定性5个项目。利用实验数据确定了总磷测定仪的技术指标:温度示值误差不超过±2℃,温场均匀性不大于3℃,消解时间示值误差为不超过±2%,仪器示值误差为不超过±10%,仪器重复性为不大于5%,示值稳定性为不超过±8%FS。该方法可用于总磷测定仪的校准,保证测量数据的准确可靠。     

密封圈低温压缩永久变形测量方法的研究

设计制作了一整套带光学系统的低温压缩永久变形测量系统,应用于密封圈低温环境下的高度测量,实现密封圈低温压缩永久变形测量过程自动化,与国家标准中规定的手动式橡胶试样测量方法相比较,提高测量效率和实用价值.     

溶液电导率的绝对测量方法

概括论述了三种溶液电导率绝对测量方法：基于精确测量电导池几何参数的测量方法、基于电容测量的溶液电导率测量方法和基于Van Der Pauw方法的溶液电导率测量方法。前一种方法用于许多国家的溶液电导率基准测量，后两种方法可发展为溶液电导率测量的基；住方法。     

大亚湾表层沉积物中生源要素的季节分布及污染评价

2006年7月至2007年11月采集了大亚湾10个采样点春、夏、秋和冬4季表层沉积物样品,分析了沉积物中的生物硅(BSi)、有机碳(TOC)、总氮(TN)和总磷(TP)含量。结果表明:大亚湾生源要素含量与国内外港湾相比属于中等水平;春季BSi、TP的平均含量分别为1.09%、0.043%;夏季BSi、TOC、TN、TP的平均含量分别为1.21%、1.05%、0.37%、0.043%;秋季BSi、TP的平均含量分别为0.99%、0.038%;冬季BSi、TOC、TN、TP的平均含量分别为1.09%、0.84%、0.11%、0.039%。根据TN/TP和TOC/TN比值判断,大亚湾沉积物为磷限制;夏季TOC主要来源于水生有机碳,冬季为混合来源。夏季表层沉积物中BSi、TOC、TN和TP的平均含量均高于其他季节;其中夏季各站位TN的含量较冬季要高,反映了夏季较高的硅藻生产力以及较丰富的地表径流。大亚湾大部分采样点TOC和TN的污染基本属于Ⅱ类,TP属于Ⅰ类,可能对底栖生物群落具有一定毒害作用。     

聚丙烯酰胺超高相对分子质量测量不确定度评定

根据SY/T 5862–2008聚丙烯酰胺相对分子质量测量方法,测量了超高分子量聚丙烯酰胺的相对分子质量。经过对聚丙烯酰胺相对分子质量测量过程引入的不确定度进行分析和评定,不确定度的来源主要是试样目标液配制过程中引入的不确定度,其次是相对分子质量测量重复性、试样固含量的测定以及温度所引入的不确定度。聚丙烯酰胺相对分子质量测定结果为(2500.6±32.6)×104,k=2。     

基于迭代缩减窗口自助软收缩算法的近红外光谱变量选择方法研究

该文针对近红外光谱因冗余变量导致的标定模型预测性能差的问题,提出了一种迭代缩减窗口自助软收缩（ISWBOSS）算法。该方法使用窗口对变量进行划分,随机抽取窗口并利用其中的变量建立子模型,计算窗口内变量回归系数的归一化并作为权重继续进行加权采样,从而逐步实现变量空间的软收缩。同时在迭代过程中不断缩减窗口大小对特征变量进行精确搜索。通过在玉米数据集上进行验证,并与全谱法、遗传算法、竞争自适应重加权采样法和自助软收缩法建立的偏最小二乘模型对比,结果表明,新方法不论在准确性还是稳定性上都具有显著优势。以玉米蛋白质含量预测为例,与自助软收缩算法相比,ISWBOSS的预测均方根误差从0.041 8降至0.010 3,且达到最优模型所需的迭代次数更少,运算效率更高。该方法对提高近红外光谱标定模型的性能具有一定的指导意义。     

分光光度法快速测定玉米叶片中的叶绿素

以玉米叶片为材料,利用双波长双光束紫外可见分光光度计,用最大决定系数增量回归算法,研究了叶片叶绿素a、b及SPAD值同时、快速测量方法.结果表明,用3个波长点建立的模型可以达到良好的预测效果,预测叶绿素a、b及SPAD值的相关系数分别为0.9919、0.9816和0.9757;标准差分别为1.52、0.43和1.96;预测相对标准差分别为4.64%、5.50%和4.88%.同时研究了仪器波长误差和带宽变化对测定结果的影响, 发现波长偏移超过0.2 nm,误差快速增大,且波长向长波方向偏移时对测量的影响要大于向短波方向偏移的影响;仪器带宽变大,预测误差也就越大.     

工业废水中氨氮与总磷相关关系探讨

氨氮和总磷作为环保中主要污染物排放总量控制的物质 ,氨氮和总磷是植物性营养物 ,这些污染物排入水体 ,很容易引起藻类及其它浮游生物大量繁殖 ,形成富营养化污染 ,在不同排污口 ,由于其来源、组成成分等差异而存在各自特定的氨氮 总磷相关关系 ,本文对近年来市区几个固定工业废水固定排放口的监测数据综合分析 ,用线性函数 ｙ =ｂｘ +ａ的形式对氨氮 总磷进行一元线性回归 ,并作回归显著性检验 ,结果表明 ,这几个固定排放口 ,氨氮与总磷都存在极显著的线性关系 ,确定此关系 ,可以通过氨氮的测定 ,预测总磷的含量 ,并由此确定测定总磷的…