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生物量浓度在线测量及信息获取方法研究

作　者: 邵芸
导　师: 赵明富
学　校: 重庆理工大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 生物量浓度在线测量光纤传感器软测量
分类号: X831
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

随着我国工业高速持续的发展,进入大气的挥发性有机化合物越来越多。这类有机废气恶化了人类生存环境,干扰了人类日常生活,而且对人体的健康和生态环境造成严重危害。研究表明,采用生物滴滤法处理此类有机废气具有良好的效果。在生物滴滤法处理有机废气的过程中,影响生物滴滤塔内生化反应效率的因素很多,如:含有微生物的菌悬液的营养物质成分、微生物的活性、生物量浓度、pH值、循环液流量、塔内温度等。在这些因素中,生物量浓度是重要的工艺参数,实现其在线测量对了解生化反应过程状态、实现在线监控具有极其重要的意义。研究显示,生物量浓度在线测量技术尚不成熟,因此,有必要设计出一种新型的生物量浓度在线测量方法。本文的主要研究内容如下:(1)提出了一种基于光纤回归反射能量衰减技术的生物量浓度测量方法。由Lambert—Beer定律可知,光的吸收系数与传播介质的浓度、通过吸收介质的光程、入射光强有关。本文正是从这一物理现象和理论出发,将接收到的光反射能量大小与生物量浓度测量联系起来。(2)在建立测量理论的基础上,设计了生物量浓度在线测量传感器,并对传感器的组成原理、光路分析和实现技术进行了研究,并开展了相关实验。理论分析和实验研究表明:采用这种方法来测量生物量浓度是切实可行的,生物量浓度和传感器输出电压之间具有很好的对应关系。(3)针对生物菌悬液温度变化对在线测量的影响,设计了具有温度补偿单元的传感器。对原先单光头传感器进行了结构改进,引入了双光头探头结构。改进后的传感器可以同时测量两路信号,一路为待测生物菌悬液浓度,一路为相同环境下参比液温度变化,为消除温度变化对生物量浓度测量的影响奠定了基础。(4)由于生物滴滤法处理有机废气的生化反应是一个极其复杂的过程,为了让此生物量浓度在线测量传感器具有更强的应用性,研究采用基于神经网络的软测量方法来消除其他非线性因素对生物量浓度测量的影响。实验中,利用测量的实验数据作为神经网络的训练准备数据,建立预测的模型。结果表明预测值与实验值之间基本吻合,误差控制在0.005mv以内,软测量预测估计收到了很好的效果。本文针对生物量浓度在线测量的研究工作,只涉及到了单一生物菌种菌悬液的测量,只研究了温度参数对在线测量的影响;在智能信息获取部分,只进行了基于BP人工神经网络的软测量建模预测估计。对于生化过程中多菌种多反应物多参数融合测量技术以及其他智能信息获取方法的探索还有待进一步研究。

全文目录

摘要  4-6
Abstract  6-11
1 绪论  11-19
  1.1 课题研究的背景及意义  11-14
    1.1.1 课题背景  11-13
    1.1.2 课题研究的意义  13-14
  1.2 国内外研究现状  14-17
    1.2.1 国内外研究方法概述  14
    1.2.2 现有生物量浓度测量方法介绍  14-17
  1.3 光纤检测方法的提出  17
  1.4 课题的主要研究内容  17-19
2 光纤生物量浓度在线测量传感器建模及理论分析  19-31
  2.1 光纤传感器的理论基础  19-23
    2.1.1 光纤传感器概述  19-20
    2.1.2 传感器的组成  20
    2.1.3 光纤传感器的工作原理  20-21
    2.1.4 光纤传感器的组成  21-22
    2.1.5 光纤传感器的分类  22-23
  2.2 生物量浓度在线测量光纤传感器结构  23-25
    2.2.1 光纤能量衰减式生物量浓度在线测量传感器系统  23-24
    2.2.2 光纤生物量浓度在线测量传感器光纤探头  24-25
  2.3 光纤反射式传感器理论分析  25-29
  2.4 本章小结  29-31
3 生物量浓度在线测量传感器的实验研究  31-41
  3.1 传感器光源选择  31-33
    3.1.1 实验菌种说明  31-32
    3.1.2 光纤光谱仪对待测生物菌悬液的实验研究  32-33
  3.2 光纤传感器对生物量浓度在线测量的实验研究  33-39
    3.2.1 实验步骤  33-34
    3.2.2 结果处理与误差分析  34-39
  3.3 本章小结  39-41
4 具有温度补偿作用的生物量浓度在线测量传感器研究  41-53
  4.1 温度对生物量浓度测量的影响实验研究  41-43
    4.1.1 不同温度下相同生物量浓度的测量实验  41
    4.1.2 结果处理与误差分析  41-43
  4.2 具有温度补偿作用的生物量浓度传感器结构设计  43-45
  4.3 传感器模型的建立  45-49
    4.3.1 液体折射率受温度和密度影响的计算方法  45-46
    4.3.2 光经过弱吸收介质后输入/输出光强关系  46-47
    4.3.3 光经过生物菌悬液后输入/输出光强关系  47
    4.3.4 光束经过蒸馏水后输入/输出光强的关系  47-48
    4.3.5 可消除温度影响的生物菌液的浓度传感器原理  48-49
  4.4 传感器温度补偿信号处理方法  49-50
  4.5 具有温度补偿作用的生物量浓度在线测量传感器实验研究  50-52
  4.6 本章小结  52-53
5 生物量浓度信息智能处理研究  53-69
  5.1 引言  53
  5.2 软测量技术的概念及其实现方法  53-54
    5.2.1 软测量技术的概念  53
    5.2.2 软测量技术的实现方法  53-54
  5.3 软测量技术的分类  54-56
  5.4 基于人工神经网络的软测量方法  56-61
    5.4.1 人工神经网络  56-58
    5.4.2 人工神经网络模型  58-59
    5.4.3 基于人工神经网络的软测量建模方法  59-61
  5.5 具有温度补偿作用的生物量浓度在线测量传感模型预测  61-67
  5.6 生物量浓度在线测量系统实现  67-68
  5.7 本章小结  68-69
6 本文的主要结论  69-71
  6.1 主要结论  69-70
  6.2 进一步工作建议  70-71
致谢  71-73
参考文献  73-76
个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果  76

生物量浓度在线测量及信息获取方法研究

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