CFSBR水質推估公式之發展與建立

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姓名

尤世雄(Se-Siong Yu) 查詢紙本館藏

畢業系所

環境工程研究所

論文名稱

CFSBR水質推估公式之發展與建立
(Development of Water Quality Evalute Formulas for CFSBR)

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摘要(中)

連續流批次式生物處理系統(Continuous-Flow Sequencing Batch Reactor, CFSBR)在自動監控系統的發展上，主要是利用監測pH及ORP的折點來決定相位的改變，已可有效地提升去除效率、放流水質的穩定性及降低成本，但是由於部分的水質項目，如COD、氨氮、硝酸氮、亞硝酸氮及正磷酸等尚無有效的連續自動監測技術，致厭氧相無法準確掌握有機氮的脫氨作用與微生物釋磷作用等操控需求，而影響後續好氧相的硝化與攝磷的作用，造成去除率不佳與放流水質不穩定等結果。
雖然現有的線上即時水質水量自動監測通常無法作到全面的監測，但對一個「半開放」的CFSBR而言，其水質特性相互之間存在一定的關係，是故，本研究利用類神經網路來建立水質推估公式，以利用即時的監測項目資料來同步推估未監測的水質項目資料。爲了能有效地掌握水質的變化趨勢，本研究嘗試於輸入變數中加入初始値以及反應狀態變數。由研究結果指出，於輸入變數加入初始值後的類神經網路模式，確實能更有效地推估磷酸鹽、亞硝酸氮、硝酸氮與氨氮的變化趨勢。

摘要(英)

The continuous-flow sequencing batch reactor (CFSBR) mainly utilizes and monitors the bend of pH and ORP to determine the change of the phase in the development of the real-time control system, the stability of water quality and reduction of cost can already improve and get rid of efficiency. However, some water-quality characteristics, for instance COD, NH4+-N, NO2--N, NO3--N and PO43--P, etc. do not have effectively automatic monitoring technology yet. It makes the anaerobic phase unable to grasp an ammonification and bio-phosphate release, and influence nitrification and bio-phosphate up-take in the follow-up aerobic phase. Thus it leads the bad removal rate and the unstable effluent quality.
Though the existing on-line sensors are usually unable to accomplish overall monitoring, these variables are determined with a significant time delay. However, CFSBR is a half-opening system; its water-quality characteristic has certain relation with each other. In this study, the water quality evaluate formulas was developed using the network approach, which can simultaneously utilize on-line information to evaluate water quality. In monitoring and controlling CFSBR, the information of nutrient dynamics is very important. In this reason, this study tries to join the initial value and the state variable into input data. And the results show this method can evaluate NH4+-N, NO2--N, NO3--N and PO43--P concentrations and trends well.

關鍵字(中)

★ 連續流批次式生物處理系統
★ 自動監測控制
★ 類神經網路

關鍵字(英)

★ Automation real-time control
★ Continuous-Flow Sequencing Batch Reactor(CFSBR)
★ Neural network

論文目次

第一章　前言 1
1.1　研究緣起 1
1.2　研究目的 2
第二章　文獻回顧 3
2.1　廢水處理自動監控之發展與研究 3
2.1.1　廢水處理系統自動化之背景 3
2.1.2　廢水處理系統自動監控之研究 5
2.1.3　CFSBR自動監控之研究 7
2.1.4　水質監測技術之發展與限制 9
2.2　脫氮除磷理論 13
2.2.1　生物除氮機制 13
2.2.2　生物除磷機制 16
2.3　類神經網路理論 18
2.3.1　導傳遞類神經網路（Backpropagation） 19
2.3.2　類神經網路之應用 21
第三章　研究方法 23
3.1　研究流程 23
3.2　CFSBR系統界定 24
3.2.1　系統概述 25
3.2.2　系統反應機制與原理界定 26
3.2.3　系統水質特性與參數界定 35
3.3　CFSBR系統動力模式之發展 37
3.4　資料蒐集與處理 46
3.4.1　資料取得 46
3.4.2　資料補遺 50
3.4.3　資料正規化 50
3.5　倒傳遞類神經網路建模 51
3.6　公式結果評估 53
第四章　結果與討論 54
4.1　CFSBR水質推估公式之建立與最佳化 54
4.2　COD推估公式 58
4.3　磷酸鹽推估公式 70
4.4　亞硝酸氮推估公式 79
4.5　硝酸氮推估公式 88
4.6　氨氮推估公式 99
第五章　結論與建議 108
5.1　結論 108
5.2　建議 110
參考文獻 111

參考文獻

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指導教授

廖述良(Shu-Liang Liaw)

審核日期

2006-7-20

推文