使用Diplosphaera mucosa VSPA处理地毯和织工业废水:使用人工神经网络遗传算法进行多次输入优化研究

科学领域:

• 环境微生物学 环境微生物学
• 生物技术是生物技术.
• 废水处理工程 废水处理工程

背景情况:

• 废水处理依赖于微生物的效率,其中Diplosphaera mucosa VSPA显示出潜力.
• 优化操作参数对于最大限度地提高生物质产量和治疗效率至关重要.

研究的目的:

• 为了提高Diplosphaera mucosa VSPA.的废水处理效率.
• 优化影响生物质产量和处理性能的关键输入参数.
• 为了比较响应表面方法 (RSM) 和人工神经网络 (ANN) 模型的预测准确度.

主要方法:

• 使用中央复合设计生成实验数据.
• 使用响应表面方法 (RSM) 和人工神经网络 (ANN) 开发预测模型.
• 在Python中实现的ANN模型与基因算法 (GA) 进行参数优化的混合.

主要成果:

• 与RSM模型相比,ANN模型在预测实验数据方面表现出更高的准确性和更低的误差.
• 通过ANN-GA混合方法实现了0.45%的优化低误差率.
• 优化的参数包括pH 7.8,温度 28.8°C,光强度 105.20 μmol m−2 s−1,废水百分比 93.10%,N/P比率 23.5.5.

结论:

• 该研究通过参数优化成功提高了废水处理效率.
• ANN-GA杂交是一种强大的工具,可以优化废水处理中的微生物过程.
• 鉴定到的最佳条件显著提高了Diplosphaera mucosa VSPA.生物质的生产力.