Soft-sensing modeling of chemical oxygen demand in photo-electro-catalytic oxidation treatment of papermaking wastewater
Notice bibliographique
Résumé
Photo-electro-catalytic (PEC) oxidation has been widely recognized as an effective technology for advanced treatment of papermaking wastewater. To optimize the oxidation process, it is important of monitor continuously the chemical oxygen demand (COD) of inflow and outflow wastewater. However, online COD sensors are expensive difficult to maintain, and therefore COD is usually analyzed off-line in laboratories in most cases. The objective of this study is to develop an inexpensive method for on-line COD measurement. The oxidation-reduction potential (ORP), pH, and dissolved oxygen (DO) of wastewater were selected as the key parameters, which consists of four different types of artificial neural network (ANNs) methods:multi-layer perceptron neural network (MLP), back propagation neural network (BPNN), radial basis neural network (RBNN) and generalized regression neural network (GRNN). These parameters were applied in the development of COD soft-sensing models. Six batches of papermaking wastewater with different pollution loads were treated with PEC technology over a period of 90 minutes, and a total of 546 data points was collected, including the on-line measurements of ORP, pH and DO, as well as off-line COD data. The 546 data points were divided into training set (410 data, 75% of total) and validation set (136 data, 25% of total). Four statistical criteria, namely, root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), mean absolute relative error (MARE), and determination coefficient (R<sup>2</sup>) were used to assess the performance of the models developed with the training set of data. The comparison of results for the four ANN models for COD soft-sensing indicated that the RBNN model behaved most favorably, which possessed precise and predictable results with R<sup>2</sup>=0.913 for the validation set. Lastly, the proposed RBNN model was applied to a new batch of PEC oxidation of papermaking wastewater, and the results indicated that the model could be applied successfully for COD soft-sensing for the wastewater.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».