过程中一些典型ph变化走势。
为了减小随机误差对系统模型建立和测量影响,从而使在线测量成功,一个随机模型被首次建立起来。
借助这个模型,一个改进型卡尔曼过滤器被发明出来。
生物滤除过程中唯一收集到信息是媒介一系列不连续ph测量值。
不连续模型方程式被斯里克里斯曼()为生物滤除技术积极地描述出来,它涉及软酸性细菌(N)和酸性细菌(N)。
生物滤除随机模型方程式涉及弱酸性细菌(N),它发生在操作第一阶段,如下:N,T+=f,T(N,T,ST,pHT)+w,T()S,T+=f,T(N,T,ST,pHT)+w,T()PhT+=f,T(N,T,ST,pH)+w,T()生物滤除随机模型方程式涉及弱酸性细菌(N),它发生在操作第二阶段,如下:N,T+=f,T(N,T,ST,pHT)+w,T()ST+=f,T(N,T,ST,pHT)+w,T()PhT+=f,T(N,T,ST,pH)+w,T()N+N=弱酸类加上酸类浓度(CFU/mL),细菌生长和硫酸浓度详细情况见附录一。
pHm,T=pHT+vT()pHT+=f,T(N,T,ST,pHT)+K,T(pHm,T—pHT)()pHT+=f,T(N,T,ST,pHT)+K,T(pHm,T—pHT)()神经网络技术操作策略中关键步骤是开发一种在线系统来预测金属溶解度数量,更简单策略那六种主要重金属。
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