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摘要
电化学还原硝酸盐过程关键在于该废水处理过程中参数的有效控制。基于硝态氮电化学还原的测试数据和各参数间的相关性，得出与出水效果密切相关的四因素，即反应时间、初始浓度、初始pH和电流密度，采用BP神经网络算法建立了电化学法还原硝态氮的预测模型，并验证了模型的准确性。结果表明，4-7-1型BP神经网络网络构型最优，模型预测的去除效果与实测值相吻合，R2为0.9095。利用BP神经网络模型对参数调控，可以优化电化学处理过程：对电流密度进行阶段性调控，在相同处理量下可降低15%的能耗；在水质波动情况下进行电流密度控制，在相同处理时间内可保证出水达标。该研究结果可以为智能控制电化学去除硝态氮的过程提供参考。
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