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北京市自然科学基金(8052006): 作品数：9 被引量：56H指数：4; 相关作者：王湛姚金苗崔彦杰储金树刘美更多>>; 相关机构：北京工业大学北京联合大学更多>>; 发文基金：北京市自然科学基金国家自然科学基金更多>>; 相关领域：化学工程环境科学与工程更多>>

死端微滤酵母悬浮液比阻的预测被引量：1: 2008年; In order to optimize the operating conditions in dead-end microfiltration, a predicting model relating the specific resistance to the operating conditions based on the BP neural network was firstly developed in this paper, in which the experimental data of an orthonormal design table (53) were used as the input sample data.Then, by using the average relative absolute error of the testing sample as the criterion, a comparison experiment of the predicting for specific resistance of yeast suspensions by using the BP neural network method and the multiple linear regression method had been made.Finally, the predicting precisions of two models had been given.The results showed that the BP neural network method was better than the multiple linear regression method and the average relative absolute errors were 3.55% and 5.16% for the BP neural network method and the multiple linear regression method, respectively.; 姚金苗王湛孙光民储金树陈德明张虎李兆辉; 关键词：比阻多元线性回归 BP神经网络

中水回用中不同材质平板膜的污染机理分析: 实验采用间歇式生物反应器,对人工配制污水进行了生物处理;然后,在0.1 MPa,搅拌速度为300 r/min条件下,用选定的膜对活性污泥悬浮液进行了过滤并探讨了不同材质平板膜(PAN,PVDF,PS)和间歇式生物反应器组...; 刘美王湛周翀王婷; 关键词：中水回用平板膜污染机理; 文献传递

基于遗传神经网络的微滤膜通量的预测被引量：7: 2009年; 针对BP神经网络在寻优过程中容易陷入局部极小值的缺点,将遗传算法和BP神经网络相结合,构造了一种基于遗传算法的反向传播(GABP)神经网络。网络的训练分为两步:首先利用遗传算法群体寻优策略,采用遗传算法对网络权值和阈值进行全局搜索,保证其落入全局最优点的邻域;然后再用梯度法对网络权值进行细化训练以进一步减小误差,使其收敛于全局最优解或性能很好的近似最优解。网络训练时使用的数据是在不同操作条件(温度、压力、浓度)下,用标准孔径为0.1μm的亲水聚偏氟乙烯微滤膜过滤牛血清白蛋白(BSA)溶液时得到的膜通量实验数据,用训练好的GABP神经网络对微滤膜过滤BSA的膜通量预测研究结果表明,与传统的BP算法相比,GABP神经网络算法改善了网络收敛速度以及膜通量预测的准确度。; 孙光民张灿辉王湛王纯于光宇刘晓鹏崔彦杰; 关键词：神经网络遗传算法

多元线性回归模型在死端微滤比阻中的应用被引量：1: 2007年; 在自制的死端微滤杯上,采用0.2μm的聚醚砜(PES)平板微滤膜,研究了死端微滤酵母悬浮液滤饼比阻随操作条件(操作压力、料液浓度和温度)的变化规律,并使用多元线性回归模型定量探讨了各操作条件对比阻的影响程度,研究结果表明,操作压力、料液浓度和温度都是影响比阻的因素,其中操作压力是显著影响因素,料液浓度和温度是一般影响因素,它们对比阻的影响程度大小依次为75.31%、12.89%、11.8%;比阻随操作压力增加而增加,随温度的增加而减小,随料液浓度的变化呈现先增加后减小的趋势;操作压力、料液浓度和温度与比阻之间的多元线性回归方程的计算值与实验测定值之间的平均相对误差仅为5.16%,从而为恒压死端微滤操作条件的优化提供理论依据。; 叶晓姚金苗王湛刘兴春刘德忠张虎李兆辉; 关键词：比阻多元线性回归模型

操作条件对微滤膜通量的影响被引量：7: 2007年; 在自制的搅拌死端微滤膜装置上,研究了不同搅拌速率(400、600、800、1000和1200r/min)、不同温度(20、25、30、40和50℃)、不同操作压力(0.04、0.06、0.08、0.10、0.12和0.14MPa)和不同浓度的酵母悬浮液(0.1、0.25、0.5、1、2和3g/L)对膜通量的影响,并利用多元线性回归模型,在标准化影响因子分析法的基础上进一步研究和分析了操作条件对膜通量的影响程度。研究结果表明:在压力为0.04～0.10MPa范围内,搅拌速率(ω)、温度(T)、操作压力(P)、浓度(C)对膜通量都具有显著的影响,各操作条件对膜通量的影响程度的大小顺序为:搅拌速率>温度>压力>浓度,且各自所占的比例分别为64.9%、14.4%、12.9%和7.8%,同时通过多元线性回归得到了膜通量与不同操作条件间的回归方程为:J=-1.804×10-7+3.149×10-5P+3.526×10-7T-2.573×10-6C+1.388×10-8ω,从而为搅拌死端微滤过程的优化提供了依据。; 储金树王湛崔彦杰姚金苗; 关键词：搅拌多元线性回归

死端微滤牛血清白蛋白溶液膜通量的预测被引量：1: 2010年; 为实现对不同操作条件(操作压力、料液质量浓度和温度)下的牛血清白蛋白溶液死端微滤膜通量的预测,以训练步数、绝对相对误差和相关系数作为预测的衡量指标,并对所建立的3层BP神经网络和RBF神经网络基本模型的内部参数进行了优化.优化的BP神经网络模型的拓朴结构为3-9-1,学习率为0.05,学习/训练函数为traingdx,隐层到输出层的传递函数为logsig,该网络对牛血清白蛋白(BSA)溶液膜通量预测的平均绝对相对误差为2.37%,相关系数为0.9960;优化的RBF神经网络的网络设计函数为newrbe,散布常数为400,该网络对BSA溶液膜通量预测的平均绝对相对误差为4.83%,相关系数为0.987 0.结果表明,BP神经网络优于RBF神经网络.; 王湛席雪洁姚金苗宋胤赵珊珊王秀艳杨丽颖李文娟安坤张静储金树; 关键词：通量 BP神经网络 RBF神经网络

中水回用中平板膜的污染机理分析: 2006年; 采用间歇式生物反应器,对模拟小区生活污水的人工配水进行了生物处理;然后,在操作压力为0.1 MPa,搅拌速度为300 r/m in条件下,选用膜生物反应器中常用的聚醚砜(PES,切割分子量分别为2万、1万和5千)、聚丙烯腈(PAN,切割分子量为20万)、聚偏氟乙烯(PVDF,切割分子量为20万)超滤平板膜和聚醚砜(PES,孔径为0.1μm)、聚丙烯腈(PAN,孔径为0.1μm)、聚偏氟乙烯(PVDF,孔径为0.1μm)微滤平板膜在实验室用死端超滤器上分别对活性污泥悬浮液进行了过滤并探讨了和间歇式生物反应器组合在一起用于中水回用的效果,结果表明:每种组合处理后的出水水质为COD<50 mg/L,NH3-N<10 mg/L,SS为0 mg/L,浊度为0 NTU,都达到了中水回用的水质标准(CJ25.1-89),其中生物反应器分别与PES超滤膜(5千、1万、2万)和PAN(20万、0.1μm)膜组合时,对COD的去除率较高,但所有组合对NH3-N、TOC去除率及膜的渗透通量都相差不大。此外,根据恒压堵塞过滤定律对膜的污染机理进行的研究证实:对于微滤膜和PAN(20万)超滤膜而言,由滤饼过滤过渡到完全(标准)堵塞,再到滤饼过滤;但对于PVDF(20万)和PES(2万)超滤膜,则由标准堵塞过渡到完全堵塞,再到滤饼过滤;PES(5千、1万)超滤膜的污染机理相对简单,整个过程以滤饼过滤为主。; 刘美王湛周翀王婷; 关键词：中水回用平板膜污染机理

死端微滤酵母悬浮液比阻的预测研究: 首先设计了三因素四水平的正交实验表作为建模样本,其次利用人工神经网络方法和多元线性回归方法分别建立了基于操作条件(压力△P=0.04～0.12 MPa,浓度C=0.3～2.0 g/L,温度T=20～40℃)的比阻预测模型...; 姚金苗王湛陈德明储金树孙光民张虎李兆辉; 关键词：比阻多元线性回归 BP人工神经网络; 文献传递

超、微滤过程中临界通量的研究进展被引量：13: 2008年; 介绍了超滤、微滤膜过滤过程中临界通量的定义及其形成机理;总结了对临界通量的测定方法;分析了影响临界通量的因素;对临界通量的前景进行了展望.; 姚金苗王湛梁艳莉崔彦杰储金树; 关键词：超滤膜过滤浓差极化临界通量

操作条件对超滤姬松茸多糖的影响被引量：1: 2008年; 利用标准化因子多元线性回归方法定量研究了操作压力、浓度和温度对超滤膜方法分离姬松茸多糖的膜通量及截留率的影响并建立了相应的数学关系式.研究结果表明:1)对通量而言,压力、浓度和温度均是显著性影响因素,其中压力和温度为正贡献、浓度为负贡献,影响程度依次为:浓度(78.3%)>压力(16.61%)>温度(5.09%);2)对截留率而言,压力和浓度是显著性影响因素,温度是影响因素但不是显著性影响因素,压力和温度为负贡献、浓度为正贡献,影响程度依次为:压力(47.35%)>浓度(42.7%)>温度(9.95%);3)得到了膜通量(J)及截留率(R)与压力(P)、质量浓度(p)和温度(T)之间的定量关系式.; 王湛姚金苗叶晓储金树崔彦杰梁艳莉张虎赵新奇李兆辉; 关键词：超滤姬松茸多糖通量截留率多元线性回归模型

北京市自然科学基金(8052006)

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