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【目的】利用BP人工神經網絡模型預測太湖水污染指標,為探討湖泊水污染物變化規律提供參考。【方法】利用2004～2010年浙江嘉興王江涇斷面自動監測站4項水質指標,建立了太湖水污染BP人工神經網絡模型,并對太湖2012年前5周的水質情況進行預測。【結果】建立了浙江嘉興王江涇斷面的4項水質指標濃度的三層BP神經網絡預測模型,其預測精度較高,對湖泊水環境污染物預測的適應性較好;對太湖2012年前5周的水質情況進行預測,結果表明,2012年前5周水質污染情況加重,基本為Ⅴ類水質,符合太湖水質污染情況發展態勢。【結論】BP人工神經網絡具有很強的非線性映射能力和柔性的網絡結構,與傳統的統計建模方法相比,其預測精度較高,能較好地反映水質指標的內在變化規律,為控制水環境污染提供了科學預測方法。
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提出了在精密燒結ＰＥ管上預涂一層硅藻土或粉末活性炭助濾層，直接過濾自來水或井水的反滲透進水預處理工藝過程與技術參數。分析比較了自來水、ＰＥ管直接過濾和ＰＥ管預涂膜過濾水樣的污染指數ＦＩ１５和粒徑的分布情況。試驗表明預涂膜過濾比ＰＥ管直接過濾提高去除率１４％左右，能有效地控制污染指數ＦＩ１５＜４。
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