张静慧^1,2,3  杨  宏¹  阜  崴^2,3  邢  旭^2,3
（1 北京工业大学建筑工程学院， 北京  100124； 2 北京市污水资源化工程技术研究中心， 北京  100022； 3 北京城市排水集团有限责任公司， 北京  100044）

        摘要  采用响应面法和神经网络优化方法，对污泥板框脱水调理剂水平(次氯酸钠投加量、聚硫酸铁投加量、PAM投加量)进行优化，并对这2种方法的优化效果进行比较。结果表明：采用响应面法优化，当NaClO投加污泥干泥基的1.28%、PFS投加污泥干泥基的9.17%、PAM投加污泥干泥基的1.09‰时CST预测最小值为24.06 s，实测值为24.13 s；采用基于神经网络的遗传算法优化，NaClO投加污泥干泥基的1.3%、PFS投加污泥干泥基的11.7%、PAM投加污泥干泥基的102‰时CST预测最小值为22.9 s，实测值为23.15 s，脱水效果最优。通过RSM和ANN优化方法所拟合的数据的R2值分别是0.995 2和0.985 6，都具有较高的拟合度，均可用于污泥调理药剂的配比优化。
         关键词  污泥脱水   调理剂优化  响应面法（RSM）  人工神经网络（ANN）