图像识别技术在污水处理溶解氧测定中的应用研究

摘要

水体中的溶解氧(DO)是污水处理生化反应过程中的一个重要控制参数,也是影响运行费用和出水水质的重要因素.而曝气反应过程是一种复杂的非线性的生化过程,其中水质水量不断波动,要实现准确测量水中溶解氧非常困难.为此提出了以曝气池水体图像为研究对象,检测水中溶解氧含量的新思路.通过图像处理提取曝气池水体图像的颜色特征,构建自适应遗传算法改进的BP人工神经网络为溶解氧检测系统建立了DO仿真预测模型.该方法具有较高抗干扰能力、成本低、防腐蚀性强并且工作稳定.对比工程实例得到拟合优度R2为0.99217,结果与工程实例情况基本一致.