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摘要
市政污水管网作为城市公共基础设施的重要组成部分，承担着各类污废水的
收集、输送和排放任务，为工业生产与居民生活的正常进行提供了坚实的保障。污
水在市政污水管道的运输过程中，会释放大量的硫化氢（HS），易引发恶臭、中毒
2
和管道腐蚀等问题，给公众健康和环境带来巨大威胁。因此，对HS的生成进行
2
精细化、高效化控制，进而减少气味滋扰、健康风险和管道腐蚀等问题刻不容缓。
本研究首先通过试验及Pearson相关分析，明确了污水管道中HS生成的主导
2
SVMDNN
因素。随后，建立了支持向量机（）和深度神经网络（）两种预测模型，
并利用损失函数比较两种模型对HS的预测精度，发现DNN模型展现出更佳的稳
2
--PID
定性和精确度。在此基础上，本研究进一步设计了基于比例积分微分（）和
模糊PID的增氧控制系统，并通过仿真分析对比了传统PID控制器和模糊PID控
制器的控制效果，同时对控制系统的整体结构进行了设计。具体研究结果包括：
1HS
（）污水管道顶部空间内2的产量受多种因素影响。模拟实现显示，在其
HSpH
他条件不变的情况下，2浓度随的升高而降低，而随流速的增加而升高。通
过对HS浓度及其影响因素间的关系进行Pearson相关性分析，发现S2-与HS浓
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度存在强相关；流速、COD与HS浓度呈中等相关；而温度、pH和ORP与HS
22
浓度呈弱相关；DO与HS浓度的相关性极弱。流速、温度、COD、S2-与HS生
22
成量呈正相关，pH、ORP、DO与HS生成量呈负相关。
2
2HS
（）针对污水管道中2浓度无法精确实时测量的问题，本研究建立了基于
SVMDNNHSDNNR2MAE
和的污水管道2预测模型。对比结果表明，模型在、、
MSE和RMSE等评价指标上优于SVM模型，显示出更优的预测精度和稳定性。
同时，对DNN模型的适用性进行验证，确定其对学校教师楼居民区的污水HS浓
2
度预测具有较高的准确性和适用性。
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