数模 污水处理论文
数学建模 污水处理
数学建模污水处理一、引言污水处理是指将废水中的污染物去除或转化为无害物质，以达到环境保护和资源利用的目的。
数学建模作为一种分析和解决实际问题的方法，在污水处理领域也发挥着重要作用。
本文将介绍如何利用数学建模来优化污水处理过程。
二、问题背景1.污水处理的重要性：污水中含有各种有害物质，如果不经过处理直接排放到环境中，将对水体、土壤和生态系统造成严重污染，甚至危害人类健康。
2.当前存在的问题：传统的污水处理方法存在着效率低、成本高等问题，需要寻找一种更加高效和经济的方法来处理污水。
三、问题描述1.污水处理过程概述：污水处理过程通常包括预处理、初级处理、二级处理和三级处理等环节。
其中，预处理主要是去除大颗粒、悬浮物和泥沙等杂质，初级处理用于去除有机物质，二级处理主要是进行生物降解，三级处理则是对水质进一步提升。
2.污水处理的数学模型：数学建模可以通过建立数学方程和模型来描述污水处理过程中涉及的物理和化学过程，包括质量平衡、浓度变化、反应速率等因素。
四、数学建模方法1.质量平衡方程：通过建立污水处理系统中物质的质量平衡方程，可以描述污水处理过程中物质的流动和转化情况，进而优化处理效果。
2.反应速率方程：污水处理过程中存在着各种化学和生物反应，通过建立反应速率方程，可以研究反应速率对处理效果的影响，为优化反应条件提供依据。
3.优化算法：针对污水处理过程中的复杂性和多变性，可以利用优化算法来寻求最佳的处理条件和方案，如线性规划、遗传算法等。
五、数学模型应用案例1.污水处理设备的优化设计：通过数学模型，可以优化污水处理设备的设计参数，使其具有更好的处理效果和经济性。
2.污水处理工艺的优化：通过数学模型，可以分析不同工艺条件下处理效果的差异，找到最优的处理工艺组合，提高处理效率和节约成本。
3.污水处理系统的模拟与预测：通过数学模型，可以模拟和预测污水处理系统中物质的流动和转化情况，为操作和管理提供科学依据。
六、附件本文档涉及的附件包括：数学模型的具体计算和分析过程、污水处理工艺的数据和图表、优化算法的代码和结果等。
数学建模 污水处理
数学建模污水处理近年来，随着我国城市化进程的加速和人口的快速增长，城市污水处理问题变得越来越严重，给人们生活环境带来了很大的压力和威胁。
然而，随着数学在各个领域中的应用越来越广泛，数学建模已经成为污水处理问题研究的一种重要的工具。
数学建模是指使用数学方法研究复杂现实问题的一种方法。
在污水处理中，数学建模的应用主要表现在以下几个方面。
第一，数学建模可以帮助我们精确地描述污水处理的过程。
通过数学建模，我们可以将污水处理过程中的各种因素分别进行量化，然后通过建立数学模型，来描述这些因素之间的相互作用。
例如，在污水的生化处理过程中，不同的微生物有不同的作用，通过建立数学模型，可以描述它们的生长、死亡、代谢和分解等过程。
第二，数学建模可以帮助我们优化污水处理流程。
建立完整的污水处理模型，可以用来优化流程，检测并解决污水处理中出现的问题，如过度臭氧化，过多沉淀等问题。
同时，我们还可以利用模型来确定适当的措施，降低成本并增加处理效率。
第三，数学建模可以帮助我们预测污水处理后的效果。
在实际污水处理中，我们需要经常监测处理后的效果。
通过建立数学模型，我们可以预测不同处理方案的效果，来寻找最佳的处理方案。
在建立数学模型时，我们通常需要考虑以下因素。
第一，建立模型的精度。
建立模型时，我们需要掌握一定的数学知识和分析技巧，同时，还需要收集大量的实验数据和相关信息，以保证模型的准确性和可靠性。
第二，建立模型的通用性。
我们需要注意到模型对不同场合的适用性，尽量的不受环境因素的影响才能确保它的通用性。
第三，建立模型的运算效率。
模型的运算效率与每次实现时的数据量密切相关，因此，我们需要充分的利用计算机来提高运算效率。
在污水处理领域中，数学建模已得到了广泛的应用，并取得了很好的效果。
例如，在研究污水生物处理技术时，我们可以利用微生物生长动力学、群体生态学和传质动力学等数学模型，对微生物生长和代谢等过程进行建模，从而研究和优化污水处理的过程。
数学建模污水处理问题
宁夏师范学院数学建模论文论文题目：污水排放的数学建模姓名1：任伊丹学号：********** 专业：信息与计算科学姓名2：邹业安学号：********** 专业：信息与计算科学姓名3：刘金定学号：********** 专业：信息与计算科学2017年4月17日目录污水排放的数学建模 (3)摘要 (3)一、问题重述 (3)二、基本假设 (4)三、分析与建立模型 (4)1、符号说明 (4)2、分析步骤： (5)3、模型建立 (5)4、图形建立 (5)四、模型求解 (5)五、模型检验 (6)六、模型推广和优化 (13)参考文献 (15)污水排放的数学建模摘要随着国民经济的快速发展和结构转型以及全球经济的发展，人们的生活质量越来越高，然而在人们越来越奢侈的物质享受的背后，却是生态的失调、环境的恶化。
工业污水不经处理即排入河道，给河流和附近的人、畜及其它生物都带来了无穷的危害。
这些污水中含有汞、铬、镍、铜、铁和氮、酚等有害物质，不但会使河里的水生生物变形或绝生，而且用这些污水灌溉过的庄稼，不是枯萎，就是籽粒含有毒素，人、畜吃了这些籽粒或蔬菜，有的中毒，有的得病，严重影响了工农业生产和人民的身体健康。
因此，企业在追求经济效益的同时，应该越来越重视环境保护问题。
如何减少污染物的排放以保护环境，使经济得以稳健及可持续发展，是许多企业亟待解决的重要问题。
与此同时，如何建造合理的数学模型建站来处理污水并且节约总投资达到利益最大化，也是许多企业的当务之急。
一、问题重述假设沿河有若干工厂，每天都会排放一定量的污水，这些污水必须经过处理才能排入河中。
通常的解决办法是建造污水处理站，将污水进行处理，使之达到排放标准后再予以排放。
污水处理站可以由每个工厂单独建造，也可以几个工厂联合建造。
联合建造时，处理站必须建在下游位置，上游工厂将污水通过管道送往下游的处理站集中处理。
处理站的建造费用与污水处理量及铺设的管道总长度有关，表1给出了不同污水处理量和不同管道铺设总长度的建造费用及管道铺设费用。
污水处理数学模型
I污水处理系统数学模型摘要随着水资源的日益紧缩和水环境污染的愈加严重，污水处理的问题越来越受到人们的关注。
由于污水处理过程具有时变性、非线性和复杂性等鲜明特征，这使得污水处理系统的运行和控制极为复杂。
而采用数学模型，不仅能优化设计、提高设计水平和效率，还可优化已建成污水厂的运行管理，开发新的工艺，这是污水处理设计的本质飞跃，它摆脱了经验设计法，严格遵循理论的推导，使设计的精确性和可靠性显著提高。
数学模型是研究污水处理过程中生化反应动力学的有效方法和手段。
计算机技术的发展使数学模型的快速求解成为可能，使这些数学模型日益显示出他们在工程应用与试验研究中的巨大作用。
对于污水处理，有活性污泥法、生物膜法以及厌氧生物处理法等污水处理工艺，其中以活性污泥法应用最为广泛。
活性污泥法是利用自然界微生物的生命活动来清除污水中有机物和脱氮除磷的一种有效方法。
活性污泥法污水处理过程是一个动态的多变量、强耦合过程，具有时变、高度非线性、不确定性和滞后等特点，过程建模相当困难。
为保证处理过程运行良好和提高出水质量，开发精确、实用的动态模型已成为国内外专家学者普遍关心的问题。
此外，由于污水处理过程是一个复杂的生化反应过程，现场试验不仅时间长且成本很高，因此，研究对污水处理过程的建模和仿真技术具有十分重要的现实意义。
本文在充分了解活性污泥法污水处理过程的现状及工艺流程的基础上，深入分析了现有的几种建模的方法，其中重点分析了ASM1。
ASM1主要适用于污水生物处理的设计和运行模拟，着重于生物处理的基本过程、原理及其动态模拟，包括了碳氧化、硝化和反硝化作用等8种反应过程；包含了异养型和自养型微生物、硝态氮和氨氮等12种物质及5个化学计量系数和14个动力学参数。
ASMI的特点和内容体现在模型的表述方式、污水水质特性参数划分、有机生物固体的组成、化学计量学和动力学参数等四个方面。
关键词：污水处理系统，活性污泥，数学模型，ASM1II Sewage Treatment System Mathematical ModelABSTRACTWith water increasingly tight and increasingly serious water pollution , sewage disposal problems getting people's attention . Because of the distinctive characteristics of variability, nonlinear and complex with time , such as sewage treatment process , which makes the operation and control of wastewater treatment system is extremely complex. The use of mathematical models , not only to optimize the design and improve the level of design and efficiency , but also to optimize the operation of the wastewater treatment plant has been built in the management , development of new technology, which is essentially a leap wastewater treatment design , experience design method to get rid of it , strictly follow derivation theory , the design accuracy and reliability improved significantly. Mathematical model to study effective ways and means of sewage treatment process biochemical reaction kinetics . Rapid development of computer technology makes it possible to solve the mathematical model , these mathematical models increasingly showing their huge role in the study of engineering and test applications.For wastewater treatment, activated sludge , biological membrane and anaerobic biological treatment , such as sewage treatment process , in which the activated sludge method most widely used. Activated sludge process is the use of natural microbial life activities is an effective method to remove organic matter and nutrient removal in wastewater of . Activated sludge wastewater treatment process is a dynamic multi-variable , strong coupling process with time-varying , highly nonlinear , uncertainties and hysteresis characteristics, process modeling quite difficult. To ensure the process runs well and improve water quality, develop accurate , practical dynamic model has become a common concern of experts and scholars at home and abroad . In addition, because the sewage treatment process is a complex biochemical reaction process , the field test not only for a long time and high cost , therefore , research has practical significance for modeling and simulation technology of sewage treatment process. Based on the current situation fully understand the activated sludge wastewater treatment process and the process based on in-depth analysis of several existing modeling method , which focuses on the ASM1. ASM1 mainly used in biological wastewater treatment design and operation of simulation , focusing on the basic biological treatment processes , principles and dynamic simulation , including carbon oxidation , nitrification and denitrification and other 8 kinds of reactions ; contains heterotrophic and self- autotrophic microorganisms, nitrate and ammonia and other 12 kinds of substances andIIIfive stoichiometric coefficients and 14 kinetic parameters . ASMI features and content reflected in four aspects of expression model , effluent quality parameters division, consisting of organic biological solid , stoichiometry and kinetic parameters.KEY WORDS:sewage treatment system,activated sludge,mathematical model, ASMIIV目录1 绪论 (1)1.1 污水处理数学模型的作用 (1)2 污水处理机理 (3)2.1 微生物的生长 (3)2.2 有机物的去除 (4)3 污水处理静态模型 (10)3.1 有机污染物降解动力学模型 (10)3.2 微生物增殖动力学模型 (13)3.3 营养物去除动力学 (16)3.3.1 生物硝化反应动力学 (16)3.3.2 生物反硝化动力学 (19)3.3.3 生物除磷动力学 (21)4 活性污泥数学模型 (22)4.1 活性污泥数学模型概述 (22)4.2 活性污泥1号模型 (23)4.2.1 ASM1简介 (23)4.2.2 模型的理论基础 (23)4.2.3 模型的假设和限定 (24)4.2.4 ASM1的约束条件 (24)4.2.5 ASM1的组分 (25)4.2.6 ASM1的反应过程 (27)4.2.7 ASM1模型中化学计量系数及动力学参数 (28)4.2.8 组分浓度的物料平衡方程 (29)污水处理系统数学模型 11 绪论水是最宝贵的自然资源之一，也是人类赖以生存的必要条件。
数学建模 污水处理
数学建模污水处理第一章引言\t污水处理是解决城市生活污水排放造成的环境污染问题的重要措施之一。
本文档旨在通过数学建模的方法，研究并分析污水处理过程中的关键问题，并提出相应的解决方案。
本文档主要涉及以下章节：问题定义、模型假设、问题分析、模型建立、模型求解和模型评价等。
第二章问题定义\t1.利用污水处理系统有效地去除污水中的污染物。
\t2.最小化处理过程中消耗的能源和化学药剂。
第三章模型假设\t1.假设污水处理过程中，污水的流量和污染物浓度稳定不变。
\t2.假设污水处理系统中的各个单元之间可以流动的混合液体为完全混合。
\t3.假设处理过程中没有发生反射现象，即所有反应都为一级反应。
\t4.假设污水处理系统中的温度、压力等外界影响因素保持不变。
第四章问题分析\t1.分析污水处理系统中的关键参数和指标。
\t2.分析污水处理系统中的关键问题。
\t3.设计合适的数学模型来描述和解决这些问题。
第五章模型建立\t1.建立污水处理系统的数学模型。
\t2.建立污水中污染物的浓度变化模型。
\t3.建立处理过程中能源和化学药剂的消耗模型。
第六章模型求解\t1.使用合适的数值计算方法求解模型。
\t2.通过计算得到的数值结果，分析污水处理系统的运行状况。
第七章模型评价\t1.对模型求解结果进行评价，判断模型的准确性和可用性。
\t2.提出对污水处理系统的改进措施和建议。
附件：\t1.污水处理系统的流程图。
\t2.污水处理系统中的关键参数和指标表格。
法律名词及注释：\t1.《环境保护法》：是中华人民共和国的一部法律，旨在保护和改善环境质量。
\t2.《水污染防治法》：是中华人民共和国的一部法律，旨在预防和控制水污染，保护水资源。
污水处理数学模型论文
1)该方案简单易行,原理清晰,依据可靠,论证有力,结论最优
2 )该模型将现实中的污水处理问题用简单的线性规划问题进行分析计算，结构简单，计算方便，有利于对相似问题进行求解和对模型进行扩充，比如工厂的流水作业问题，物品运输问题，空气污染净化等问题的建模求解。
3)此问题所建立的模型是从一般问题到特殊问题的过渡，所用的数学方法为线性规划，易于用多种数学软件编程求解，例如LINDO，C++，Matlab等。
st
0.005X1<=0.2
0.0045X1+0.005X2<=0.28
0.0027X1+0.003X2+0.005X3<=0.568
X1<=100X2<=60X3<=50
A1=100A2=60A3=50
LP OPTIMUM FOUND AT STEP2
OBJECTIVE FUNCTION VALUE
660.000000INFINITY40.000000
750.00000030.00000650.000000
8100.000000INFINITY100.000000
960.000000INFINITY60.000000
1050.000000INFINITY50.000000
(2)
Min 5A1-5X1+5A2-5X2+5A3-5X3
0.0027X1+0.003X2+0.005X3<=0.568
S.tX1<=100
X2<=60
X3<=50
利用lindo 求解可得当X1=40，X2=20，X3=50时，M=500.
所以要想使江面所有地段均达到国家标准，所花最小费用为500万元。
污水处理问题
兰州交通大学2008年大学生数学建摸竞赛论文题目： 污水处理问题参赛人1：参赛人2：参赛人3：论文编号：姓名 袁恺瞳 学院 数理学院班级 信计06姓名 郝文晶学院 经管学院班级 国贸06姓名 刘薇学院 经管学院 班级 国贸06污水处理问题摘要：污水处理问题属于优化类模型，本文先建立了一般情况下的使江面上所有地段的水污染达到国家标准和使江旁边居民点上游的水污染达到国家标准的污水处理的PL模型，然后通过具体问题对模型求解。
求解模型采用了求解PL模型的经典求解算法—单纯形法，通过专业求解PL模型得Lingo软件使计算实现此算法。
使江面上所有地段的水污染达到国家标准的PL模型求解结果为：污水处理厂1、处理厂2和处理厂3出口的浓度依次为41.01 mg/l、21.06 mg/l和50.00 mg/l 时，江面上所有地段的水污染达到国家标准，且最小处理费用为489.67万元；使江旁边居民点上游的水污染达到国家标准的污水处理的PL模型求解结果为：在处理厂1、处理厂2和处理厂3出口的浓度依次为63.33 mg/l、60 mg/l和50 mg/l 时，为三个居民点上游的水污染达到国家标准，且最小处理费用为183.36万元。
在对模型结果进行分析中，得知污水处理厂2在使江旁边居民点上游的水污染达到国家标准的污水处理的PL模型中可不工作；污水处理厂3在两种模型中均不工作。
最后本文结合求解结果，对模型结果和模型建立过程中提到的：由于江水的自净能力，第n （11≤-≤）个污水处理厂对面江水的污水浓度总是大于第n+1n m居民点上游的污水浓度，即江面污水的浓度总是在污水处理厂对面时达到一个较大值，进行了检验。
本模型是针对一般问题建立的，因此模型自壮性好，应用广泛。
但是，模型表达式复杂，若为工厂较多情况下，求解需对模型进行标准化，使得模型效益降低。
关键词：优化LP模型单纯形法Lingo一．问题提出如下图,有若干工厂的污水经排污口流入某江，各口有污水处理站,处理站对面是居民点。
数学模型在污水处理厂中的应用
数学模型在污水处理厂中的应用发帖人: bluesnail 点击率: 487郝二成，常江，周军，甘一萍（北京城市排水集团有限责任公司，北京 100063）摘要：综述了数学模型的发展历史，以及它在国内外污水处理厂中的应用情况，并对模型应用的问题和前景进行了分析。
关键词：数学模型；模拟；污水处理厂模拟是污水处理设计和运行控制的本质部分，数学模型的核心是从反应机理出发，在一定条件下，在时间和空间范围内模拟、预测污水处理的实际过程。
数学模型的应用可以大大减少我们的实验工作量，不仅提高了工作效率，而且节省了大量人力、物力和财力。
在发达国家，应用数学模型从事污水处理工艺开发、设计及实现污水处理厂运行管理的精确控制，已相当普遍，而我国在这一方面尚处于起步阶段，扩展的空间很大。
1 数学模型的发展活性污泥法是废水生物处理中应用最广泛的方法之一。
起初对活性污泥过程的设计和运行管理主要依靠经验数据，自20世纪50年代后期，Eckenfelder等人基于反应器理论和生物化学理论提出活性污泥法静态模型以来，动态模型研究不断发展，已成为国际废水生物处理领域的研究热点。
传统静态模型以20世纪50 ~ 70年代推出的Eckenfelder、Mckinney、Lawrence-McCarty模型为代表，这些模型所采用的是生长－衰减机理。
传统静态模型因为具有形式简单、变量可直接测定、动力学参数测定和方程求解较方便，得出的稳态结果基本满足工艺设计要求等优点，曾得到广泛应用。
然而，长期实际应用也表明，这种基于平衡态的模型丢失了大量不同平衡生长状态间的瞬变过程信息，忽视了一些重要的动态现象，应用到具有典型时变特性的活性污泥工艺系统时，存在许多问题：无法解释有机物的“快速去除”现象；不能很好的预测基质浓度增大时微生物增长速度变化的滞后，要突破这些局限，必须建立动态模型。
污水生物处理的动态模型主要包括Andrews模型、WRC模型、BioWin模型、UCT（University of Cape Town）模型、活性污泥数学模型、生物膜模型和厌氧消化模型等，其中以活性污泥数学模型研究进展最快，应用也最广。
数学建模 污水处理
数学建模污水处理数学建模污水处理摘要本文主要介绍了数学建模在污水处理过程中的应用。
首先，我们将介绍污水处理的背景和重要性。
然后，我们将介绍数学建模在污水处理中的不同应用领域和方法。
最后，我们将讨论数学建模在污水处理中的挑战和前景。
1. 引言污水处理是对污水进行净化的过程，以去除其中的杂质和有害物质，使之达到排放标准或可再利用的水质要求。
污水处理是环境保护和可持续发展的重要环节。
数学建模作为一种分析和解决实际问题的工具，被广泛应用于污水处理过程中，使得污水处理变得更加高效和可靠。
2. 数学建模在污水处理中的应用2.1 污水处理过程中水质监测的数学建模在污水处理过程中，水质的监测是非常重要的。
通过建立数学模型，可以对水质进行监测和预测。
常用的数学模型包括水质模型、流体力学模型等。
这些模型能够帮助工程师分析和优化污水处理过程，提高处理效率。
2.2 污水处理设备的数学建模污水处理设备是污水处理过程中的重要组成部分。
通过数学建模，可以对污水处理设备进行优化设计。
例如，在曝气池的设计中，可以使用数学模型来优化曝气器的尺寸、曝气流量等参数，以提高溶氧效率和降低能耗。
2.3 污水处理过程中的反应动力学数学建模在污水处理过程中，涉及到各种化学和生物反应，需要对反应动力学进行建模。
通过数学建模，可以预测反应速率、反应平衡等参数，从而优化污水处理过程，提高处理效果。
3. 数学建模在污水处理中的挑战和前景尽管数学建模在污水处理中有许多应用，但仍然存在一些挑战。
首先，污水处理是一个复杂的系统，包括多个物理、化学和生物过程。
建立准确的数学模型需要考虑多个因素和交互作用。
其次，数据的获取和处理也是一个挑战，需要大量的实测数据和实验数据进行验证和验证。
未来，数学建模在污水处理中仍然具有广阔的前景。
随着数据科学和的快速发展，我们可以利用大数据和机器学习的方法，建立更加精确和快速的数学模型。
这将进一步提高污水处理过程的效率和可靠性。
污水处理模型最终稿
污水处理数学模型论文摘要：随着经济的快速发展，环保问题已经成为一个不容忽视的问题，而水资源更是关系着每个居民的日常生活，因此对于污水处理这一特殊的问题我们在解决时就应该本着高效的原则去实施，在这个污水处理问题中，我们先建立了一般情况下的模型，然后将该模型应用到实际问题中从而解决了实际问题。
在模型的建立中我们要考虑工厂的净化能力，江水的自净能力，在保证江水经这一系列的处理后在到达下一个居民点后要达到国家标准，还要花费最少，对该问题进行全面的分析后可知这是一个运筹学方面关于线性规划的最优解问题，在该模型的建立中我们针对江水污水浓度在每个居民点之前小于国家标准这一条件对其建立线性约束条件，然后综合考虑费用最小，在结合三个处理厂各自的情况后关于费用抽象数模型的目标函数，然后应用LINGO软件求解问题的提出设上游江水流量为1000*10^12(l/min) ,污水浓度为0.8 mg/l，3个工厂的污水流量均为5*10^12(l/min) ,污水浓度(从上游到下游排列)分别为100,60,50(mg/l),处理系数均为1万元( (10^12(l/min)*(mg/l)),3个工厂之间的两段江面的自净系数从上游到下游)分别为0.9和0.6.国家标准规定水的污染浓度不能超过1mg/l.(1)为了使江面上所有地段的水污染达到国家标准,最少需要花费多少费用?(2)如果只要求三个居民点上游的水污染达到国家标准最少需要花费多少费用?问题的分析通过对该污水处理所花费用最少问题的分析，我们可知在此问题中有多个污水浓度，江水的原始污水浓度，工厂排出的污水浓度，处理厂排出的污水浓度，以及当处理厂排出污水与江水混合后再经江水自净后的浓度，在这几个浓度中只有经处理厂排出的污水的浓度是未知的，其关系着整个问题，要使总费用最少，江中每段的污水浓度都达到国家标准，江水中污水浓度在到达下一居民点之前须达到国家标准1（mg/l），那么问题的重点就在于对污水浓度的认识。
数学建模 污水处理
数学建模污水处理随着城市化的持续发展，城市污水处理成为人们关注的一个重要议题。
在这个过程中，数学建模技术的应用成为了污水处理领域中不可或缺的重要工具。
本文将从以下几方面探讨数学建模在污水处理中的应用。
一、数学建模在污水处理中的应用在污水处理过程中，通过对参数分析和运行情况的监测，可以得到大量的数据。
数学建模技术则可以将这些数据整合起来，分析水质、水量、处理效率等指标，并进行预测，指导优化处理工艺和设备，以提高污水处理的效率和节约成本。
在污水处理中，最常见的数学建模方法是数学模型建立，包括物理模型、统计模型、模糊模型等。
经过建模，可以通过计算机实现污水处理的关键参数的实时监测和控制。
通过改变各环节的处理流程、控制措施、操作操作方式、化学投加剂量，还可实现污水处理的限制条件，从而使用最小的资源和成本达到最佳的污水处理效果。
二、基于数学建模的相关研究为了提高污水处理效率，许多研究团队都选择采用数学建模的方法进行研究。
以下是其中两个比较成功的研究案例：1、基于模糊逻辑的城市污水处理厂储罐清洗系统研究该研究团队采用模糊数学的方法构建了城市污水处理厂储罐清洗系统的控制模型。
在该模型中，通过对处理器运行状态和运行环境的监测，得出基于清洗时间、出水流量、废水流量等多种指标的优化调节方案），从而实现清洗效果的最优化。
2、基于神经网络的污水处理流程优化研究神经网络技术也被应用于污水处理过程中。
研究团队使用基于神经网络的模型来预测处理过程中的关键参数，例如COD、氨氮、总磷等的浓度。
神经网络模型可以完美地模拟传统活性污泥法进入氧化池的运动规律，并可以通过对输入数据进行实时监测和计算，自适应调节模型参数，最终使处理效率达到最优状态。
三、数学建模在水污染事件中的应用污水处理领域中，由于某些原因，例如突发的水污染事件，都会对处理结果造成一定的影响。
这时，通过预测和预警等措施，可以尽快控制污染源的影响，避免对环境造成更大的影响。
数学建模污水均流池的设计与分析
数学建模污水均流池的设计与分析
污水均流池是处理污水中的固体颗粒的一种常见设施。
其设计与分析
涉及到污水处理工程领域的数学建模和流体力学等知识。
首先，我们需要对污水的性质和流量进行分析。
污水的性质包括污水
的颗粒大小、形状以及含有的污染物种类和浓度等；而污水的流量则是指
单位时间内进入污水均流池的污水量。
通过对这些数据的分析，可以确定
污水均流池的设计参数，如池体的尺寸、搅拌设备的类型等。
其次，数学建模的关键是建立污水均流池中颗粒物的运动方程。
污水
均流池中的颗粒物受到重力、浮力、静压力以及在水中的阻力等力的作用，因此在建模时需要考虑这些力的影响。
根据流体力学理论，可以建立颗粒
物的质量守恒方程和动量守恒方程，进而推导出颗粒物的运动方程。
在污水均流池的设计中，我们还需要考虑其他一些参数，如水深、搅
拌速度等。
根据实际情况，可以采用伽利略数和雷诺数等无量纲数来描述
污水均流池的特性，以及确定各个参数的取值范围。
通过数学模型的分析，可以对均流池的性能进行评价，如颗粒物去除效率、处理能力等。
此外，还可以通过数学建模来优化污水均流池的设计。
通过参数敏感
性分析和优化算法，可以得到最优的设计参数，以提高污水均流池的处理
效果和经济性。
总之，数学建模是污水均流池设计与分析的重要方法。
通过建立颗粒
物的运动方程，并考虑其他影响因素，可以对污水均流池的性能进行评估
和优化，从而提高其处理效率和经济性。
采用数学模型进行污水处理厂运行模拟的研究
Simulation of Operation of the Wastewater Treatment Plant with Model
Master Candidate: Gu Xiaodan Supervisor: Major: Prof. Huang Yong Environmental Engineering
分类号：X703 档案号：2012-01-227-083002-45-024
密 级：公 开 学 号：0911021029
硕 士 学 位 论 文
（2012 届）
采用数学模型进行污水处理厂运行 模拟的研究
研究生姓名 指导教师姓名 专 业 名 称 研 究 方 向 论文提交日期
顾晓丹 黄 勇（教授） 环境工程 水污染控制工程 2012 年 6 月
苏州科技学院硕士学位论文
采用数学模型进行污水处理厂运行 模拟的研究
硕士研究生： 顾晓丹 指 导 教 师： 黄 勇（教授） 学 科 专 业： 环境工程
苏州科技学院
环境科学与工程学院
二 O 一二年六月
Master Dissertation of Suzhou University of Science and Technology
（保密论文在解密后遵守此规定）
论文作者签名： 指导教师签名：
日期： 日期：
年 年
月 月
日 日Biblioteka 苏州科技学院硕士学位论文摘要
摘 要
针对我国污水处理厂面临的运行控制水平低，未达到应有的设计负荷；运行费用 高，能源消耗量大等现状。采用数学模型来解决污水厂面临的问题具有重要的意义。 然而， 建立能反映污水厂实际运行状况的模型， 目前尚未提出一套公认的方法。 因此， 找到建立污水厂模型的系统方法至关重要。 本课题结合苏州市吴中区城区污水处理厂二期工艺的实际运行状况，围绕厌氧+ 氧化沟工艺，以 BioWin 软件为平台，应用 ASM2 模型对该污水厂的运行进行数学模 拟，从而建立一个能反映污水厂实际运行状况的数学模型。 根据氧化沟沿程实测 DO 的变化趋势， 采用若干个曝气与非曝气的完全混合反应 池的串联来近似代替氧化沟的工艺性能， 提出了三种污水厂工艺模型方案。 通过分析、 比较三种方案主要出水水质指标、污泥分布特征和沿程 DO 的模拟变化情况，最终确 定了较为合理的污水厂工艺模型：将曝气转碟下游 4m 的区域设为曝气池，其余区域 设为非曝气池， 采用若干个完全混合的曝气池和非曝气池的串联来近似代替氧化沟的 工艺性能，是较为合理的氧化沟工艺模型建立方法。 采用污水厂历史数据对模型进行稳态模拟，通过比较出水水质（COD、氨氮、 TN、TP、SS）和系统污泥分布（氧化沟污泥浓度、回流污泥浓度）的模拟结果与实 测结果的拟合程度。结果表明，通过调整部分废水特征参数（非降解溶解 COD，颗 粒性不可生物降解 COD，易生物降解溶解性 COD） ，动力学参数（氨氧化菌最大比 生长速率，聚磷菌最大比生长速率） ，二沉池最大沉降速率，污水厂模型的模拟结果 与实测结果拟合较为理想，污泥浓度和出水 COD 拟合的平均相对误差都＜10%；出 水氨氮、TN、SS 拟合的平均相对误差＜10%，绝对误差＜1mg/L；出水 TP 拟合的绝 对误差＜0.1mg/L。 采用实测动态进水数据对校准后的污水厂模型进行动态模拟， 通过比较出水水质 （COD、氨氮、硝态氮、TN、TP、SS）和系统污泥分布（氧化沟污泥浓度、回流污 泥浓度） 。验证结果表明，模型的动态模拟结果与实测结果拟合理想，污泥浓度、出 水 COD、 氨氮、 硝态氮、 TN、 SS 的模拟结果与实测结果变化趋势的直观比照较理想， 50%以上模拟点的相对误差在 20%以内；出水 TP 模拟结果与实测结果变化趋势的直 观比照较理想，50%以上模拟点的绝对误差在 0.1mg/L 之内。进一步验证了所建立的 吴中区城区污水厂模型能基本反映污水厂的实际运行状况。 最后，总结了模型校准过程中的关键点： ①首先校准系统的污泥分布， 系统的污泥分布主要受废水特征参数——非降解颗 粒 COD，和运行参数——剩余污泥排放量影响。其中，剩余污泥排放量对污泥分布 的模拟最为明显。
废水处理数学建模.doc
**大学数学建模课程论文考核成绩**-**学年度第二学期B 题 废水的生物处理摘要：废水的生物处理是利用微生物的生命活动过程，把废水中的有机物转化为简单的无机物形式，微生物对废水中的复杂有机物进行分解，并利用分解产生的能量繁殖、生长和运动，一部分有机物最终转化为稳定的无机物，另一部分与微生物合称为新细胞，而新细胞可从废水中分离出来，于是废水中的有机物便去除了。
通过分析，考虑单池模型和双池模型，分别列出微分方程，并用Matlab 软件求解。
对于单池模型：通过对已知数据，可得池内有害物质的质量微分方程： dc/dt=Q/V(c 0－C) －r 1bc池内微生物的质量微分方程：db/dt=(r 2c －d －Q/V)b 分别对稳态和动态过程求解，得出V=1.6×106m 3和V=3×106m 3 池子容积太大，由此建立双池模型：池1的微分方程 ： dc 1/dt=Q/V 1(c 0－C 1) －r 1b 1c 1，db 1/dt=(r 2c 1－d －Q/V 1)b 1池2的微分方程:dc 2/dt=Q/V(c 1-c 2)-r 1b 2c 2,db 2/dt=(r 2c 2-d-Q/V 2)b 2+b 1Q/V 2 分别对稳态和动态过程求解，得V 1=1.4×104m 3,V 2=7×103m 3 两种模型体积可行性进行比较，可得双池模型比较合理。
关键词：有害物质 微生物 废水 微分方程1.问题的复述某钢铁厂排出废水中有害物质的浓度在3410~10--克/米3之间，拟采用生物处理法将其浓度降至环境保护法规定的5105-⨯克/米3以下，然后排入河流，为此需建立废水和微生物混合的处理池。
已知废水将以100米3/小时的流量进入处理池，为此使由处理池排出废水中有害物质浓度满足规定的标准，要合理地确定处理池的容积。
如果所需的容积太大，研究用两个较小的处理池代替一个大池的可行性。
水库排污问题数学建模论文
一、问题的提出1、问题的背景某条江流上有2条支流，每条支流上都兴建了规模相当的水库。
由于正处在雨水多发季节，因此两个水库都以一定规模的流量进行泄洪。
某天晚上10：00，在其中的一个水库中发生了两船相撞的事故，而其中的一条船装载的p吨化学物质（这里的化学物质可以是具有挥发性的，也可能是急难挥发的）全部泄漏至水库中。
当水上航运事故处置中心接获事故报告，立即要求该水库关闭水库泄洪闸，以免化学物质随洪水流入干流，发生更大规模的污染。
水库闸门开始关闭时，已经处在事故发生后的1个小时，而水库闸门彻底关闭也需要1个小时的时间。
根据当地环境监测的有关规定，干流大面积污染的危险警戒值设为：三小时内q吨该化学物质发生泄漏。
2、面临的问题(1) 试建立合理的数学模型，讨论由于此次事故的发生，干流发生大面积污染的可能性；(2) 如果在另外的一水库中有一化工厂违规排放废料。
废料中同样含有该化学物质。
该工厂为躲避环境监测站的监控，均在晚上9：00-12：00违规进行周期性排放。
在这种情形下，讨论由于此次事故的发生，干流发生大面积污染的可能性；(3) 如果以上两个水库间有一条人工修建的水渠相连接，水渠中的水流流向不定，但保证两水库之间的水流能够相互影响。
那么上述结果是否会改变？请给出说明，若有改变，则给出修正的模型及结果；(4) 如果发生了大面积污染，那么针对第三种情况，试给出在短时间内控制污染模型。
二、问题的分析由题目的背景知道，事故发生时两水库都正在泄洪，因此此时水库中的水流速水库较快。
而泄露到水库中的化学物质不论是具有挥发性的，还是急难挥发的，它们对干流污染的情况总是类同的，因此我们总可以认为污染物是易溶急难挥发性物质。
为使我们的模型简单，我们可以先假设事故发生在水库1中，污染物在水库中的分布是符合零维迁移模型的，此时流入水库的污染物能以很快的速度与水库中的水均匀混合，水库中任何部份水体的污染状况都是一样的，污染程度与水体在水库中的位置无关。
污水生物处理的数学模型与应用
污水生物处理的数学模型与应用1污水生物处理的数学模型污水生物处理是一种以生物学和化学为基础的生态处理技术，它把污水及其中的有机物分解成生物安全的物质。
在处理过程中，细菌及其他微生物对有害污染物具有吸收、捕获、流化或降解作用。
污水处理的最终目的是将处理后的污水中的污染物减少到允许的水质标准。
数学模型可为污水处理的有效性和效率提供基础模型，并且可以帮助指导污水处理的实际操作，以满足解决污染的要求。
污水处理过程的数学模型能够描述处理污水过程中多种物质间的相互作用及其分布变化，从而可以使用这些模型来推断污水处理厂中多种物质之间的相互关系。
数学模型能够指导污水处理系统的操作，帮助调整处理过程，达到最佳的污水处理效果。
2污水生物处理的应用污水生物处理是人们处理污染水的重要手段，它可以将污水中的有毒物质、无害物质和细菌分离分解，除去有毒物质，使污水最终达到可以安全排放的水质标准。
生物处理技术可以用于处理各种废气和废水，包括工业废水、城市污水和农业和林业污水，使其达到有效处理的要求。
有了这类技术，对温室气体排放的污染也可以有效治理，从而改善空气质量，减少空气污染的伤害。
另外，生物处理技术也可以应用于土壤修复。
在土壤污染的情况下，使用生物处理技术可以有效降低污染物的浓度，使土壤得到有效的修复，从而提高土壤的健康水平和农作物的产量和质量。
3结论污水生物处理技术可以将污水中的污染物有效处理，安全排放，从而达到治理水污染、空气污染、土壤污染的目的。
而数学模型可以帮助我们更好地了解污水处理系统中有害物质交互作用及其分布变化，从而可以根据模型改进污水处理过程。
因此，污水生物处理技术和数学模型对解决环境污染问题都具有重要作用。
基于数值模拟的污水处理工艺优化与环境效应研究
基于数值模拟的污水处理工艺优化与环境效应研究污水处理工艺一直以来都是环境保护领域的重要课题之一。
随着城市化进程的加速，污水处理工艺的优化和环境效应的研究愈发重要。
本文将基于数值模拟的方法，对污水处理工艺进行优化，并研究其环境效应。
首先，污水处理工艺的优化是提高处理效率和减少能源消耗的关键环节。
而数值模拟方法在此过程中扮演着非常重要的角色。
借助数值模拟，我们可以建立污水处理过程的数学模型，并通过模型的求解和分析，获得工艺参数的最优取值。
比如，在曝气池中，通过数值模拟可以获取合适的曝气时间和曝气量，以提高污水中有机物和氮磷等污染物的去除率，减少处理时间和能源消耗。
其次，数值模拟可以帮助我们研究污水处理工艺对环境的影响。
在模拟过程中，我们可以获取各处理单元中的流动速度和浓度分布，从而预测处理过程中的污染物迁移和转化情况。
同时，数值模拟还可以模拟处理系统中的生物反应，如生物膜反应器中的生物量分布和底物转化情况。
通过模拟分析，可以评估处理工艺对环境的影响，为根据实际情况选择合适的处理工艺提供理论依据。
另外，数值模拟还可以帮助我们优化处理工艺的设备设计。
在模拟过程中，我们可以调整设备的类型、布置和尺寸等参数，通过模拟分析不同参数下的工艺效果。
比如，在污水处理厂的曝气池中，我们可以通过数值模拟分析不同曝气装置的排气效率和气泡分布情况，从而选择最佳的曝气装置类型，提高处理效果。
同时，数值模拟还可以帮助我们调节反应器的水力负荷和曝气量，优化处理工艺的运行参数，提高工艺的稳定性和经济性。
最后，数值模拟方法还可以用于评估污水处理工艺对环境的效应。
通过分析模拟结果，我们可以评估工艺的出水水质和对周围水体的影响，如排放对被处理水体的影响和可能引起的生态风险。
同时，数值模拟还可以帮助我们评估工艺对环境噪声和能源消耗的影响，从而优化工艺设计，降低对环境的不利影响。
综上所述，基于数值模拟的污水处理工艺优化与环境效应研究具有重要意义。
人工喀斯特地区污水处理的数学模型求解及分析
人工喀斯特地区污水处理的数学模型求解及分析【摘要】这篇文章旨在探讨人工喀斯特地区污水处理的数学模型求解及分析。
在将介绍研究背景、研究目的和研究意义。
在将从人工喀斯特地区污水处理技术综述入手，进而探讨数学模型的建立和求解方法，以及通过模型应用案例分析来展示其实际效果。
结尾将总结研究成果并提出未来研究展望，同时给出实际应用推广建议。
通过深入研究人工喀斯特地区污水处理的数学模型，有望为提高污水处理效率、减少环境污染提供有益参考。
【关键词】人工喀斯特地区、污水处理、数学模型、求解、分析、技术综述、建立、方法、应用案例、结果验证、成果总结、未来研究、应用推广、人工喀斯特地质、环境保护、水资源管理、环境污染治理1. 引言1.1 研究背景随着城市化进程的加快和人口数量的增加，人工喀斯特地区的污水处理问题日益突出。
人工喀斯特地区因其地质特点的不同，导致传统污水处理技术难以满足其特殊的需求，如何有效处理人工喀斯特地区的污水成为亟待解决的问题。
人工喀斯特地区污水处理的困难主要表现在以下几个方面：1.地下水资源受到污染威胁；2.地下河或溪流的水质直接受到污水排放的影响；3.地下水空间狭小，对废水进行分散处理难度较大。
开展人工喀斯特地区污水处理技术研究具有重要的现实意义。
本文旨在通过建立数学模型对人工喀斯特地区污水处理进行深入探讨，为解决实际问题提供理论支持和科学依据。
希望通过本研究能够为人工喀斯特地区污水处理技术的提升和改进提供一定的参考和帮助，为地下水资源的保护和可持续利用提供一定的理论支撑。
1.2 研究目的研究目的是为了深入探讨人工喀斯特地区污水处理的数学模型求解及分析，通过建立相关的数学模型，求解和优化污水处理过程中的关键参数，以提高污水处理效率，保护环境，改善人们的生活质量。
通过研究人工喀斯特地区污水处理技术的数学模型，可以更好地理解污水处理过程中的复杂机理，为相关工程师和决策者提供科学依据和技术支持，实现污水处理工作的高效运行和节约资源的利用。
数学模拟技术在污水处理工艺设计_优化_研发中的应用_下_
数学模拟技术在污水处理工艺设计、优化、研发中的应用(下)郝晓地1甘一萍2周 军2M ark van Loosdrecht3(1北京建筑工程学院,北京 100044;2北京城市排水集团有限责任公司,北京 100063;3荷兰代尔夫特工业大学,代尔夫特 2628BC)4 方案比较与工艺设计工程设计中一般要经过方案比较后方能实施工艺设计。
传统方案比较往往根据经验或可借鉴工程实例进行。
经济的可比性可根据两个选定的工艺在占地、耗材、耗能等方面的信息得出判断;然而,技术方面的可比性常常就靠想当然来推断,很少有运行过程与处理效果的科学预知性。
在某种程度上,方案比较演变成为了比较而比较,形同虚设。
此处,利用上述已被验证的联合模型,对接受相同进水的两种反硝化除磷工艺)))BCFS Ò与A 2N 进行模拟运行结果比较。
图3[19]显示了两种工艺被模拟的出水氮与磷的水质与污泥龄和温度之间的关系,其内在关系一览无余。
模拟还可以显示更多所关心的内容,如污泥浓度、剩余污泥产量等,甚至总耗氧量和反硝化过程中产生的氮气等也能定量显示出来。
传统工艺设计一方面方法本身固有着局限性,图3 模拟比较BCFS Ò(a)与A 2N(b)工艺出水水质因为简化米-门公式视有机底物降解遵循一级反应[21],与真实污水处理情况误差较大。
事实上,大多数污水处理情况使有机底物降解与底物浓度的关系处于0~1级之间。
另一方面,工艺设计完成后不太可能预测实际运行后的水质,往往只有等污水处理厂建成并运行后方能检验设计方案的正确与否。
如果说保守的设计只是带来无谓的投资的话,那经验不足的设计便会导致完工后无法补救的缺憾。
借助于数学模拟,传统设计中的不足均能事先弥补,无论是出水水质、污泥浓度,还是回流污泥与内循环量等都能根据不同反应池体积,不同工艺条件如图3一样定量显示。
数学模型各种反应过程以完全型米-门公式表示,模拟时计算机可根据真实的污水处理情况从0~1级由微分计算底物的降解速率,从而彻底避免了传统设计中因/近似0表示动力学计算公式而导致的计算结果的不准确性。
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姓名：王文斌学号：3110008343学院班级:应用数学学院信息与计算科学2班摘要：现实生活中，污水如何进行处理，节约工厂的支出，是很多工厂都会面临的问题，根据题目假设了若干理想条件，在理想条件下进行模型的设计。
对国家的污水处理标准、理想的环境系数、理想的处理工作环境。
进行分析。
具有一定的可参考价值。
关键字：LINGO,污水处理，最小化费用，数模。
问题重述如下图，有若干工厂的污水经排污口流入某江，各口有污水处理站，处理站对面是居民点。
工厂1上游江水流量和污水浓度，国家标准规定的水的污染浓度，以及各个工厂的污水流量和污水浓度均已知道。
设污水处理费用与污水处理前后的浓度差与污水流量成正比，使每单位流量的污水下降一个浓度单位需要的处理费用（称处理系数）为已知。
处理后的污水与江水混合，流到下一个排污口之前，自然状态下的江水也会使污水浓度降低一个比例系数（称自净系数），该系数可以估计。
试确定各污水处理站出口的污水浓度，使在符合国家标准规定的条件下总的处理费用最小。
工厂1 工厂2 工厂3处理站1 处理站3江水居民点1 居民点2 居民点3问题的提出：先建立一般情况下的数学模型，再求解以下的具体问题：设上游江水流量为12⨯l/min，污水浓度为0.8mg/l，3个工厂的污水流量均为10001012⨯l/min，污水浓度（从上游到下游排列）分别为100，60，50（mg/l），处理系数均为5101万元/((1210l/min) (mg/l))，3个工厂之间的两段江面的自净系数（从上游到下游）分别为0.9，0.6。
国家标准规定水的污染浓度不能超过1mg/l。
（1）为了使江面上所有地段的水污染达到国家标准，最少需要花费多少费用？（2）如果只要求三个居民点上游的水污染达到国家标准,最少需要花费多少费用？模型的假设如下：1：假设污水源只有江本身和工厂。
2：假设污水能和江水充分混合->浓度一致。
3：假设1+1必须等于2.即只有数学变化没有其他的生化反应。
4：混合过程瞬间完成。
5：只计算处理厂1至处理3之间的江面污染浓度。
6: 假设自净过程在江面段末尾完成即处理站1与处理站2之间的江面段的尾部完成。
处理站2与处理站3之间也是一样。
7：假设居民点在污水处理口的上游。
问题分析：由提出的假设可知。
符号说明：X1:工厂1排出污水的浓度。
X2:工厂2排出污水的浓度。
X3:工厂3排出污水的浓度。
Y1:工厂1排出的污水经过处理厂处理后的浓度。
Y2:工厂2排出的污水经过处理厂处理后的浓度。
Y3:工厂3排出的污水经过处理厂处理后的浓度。
Z1:处理厂1排出的污水浓度与江水混合后的浓度(问题2中加入自净)。
Z2:处理厂2排出的污水浓度与江水混合后的浓度(问题2中加入自净)。
Z3:处理厂3排出的污水浓度与江水混合后的浓度(问题2中加入自净)。
F1:处理厂1处理所用的处理费用。
F2:处理厂2处理所用的处理费用。
F3:处理厂3处理所用的处理费用。
问题的分析：首先求解问题是求 Min F1+F2+F3两个问题具体分析：1：保证所有地段即保证污水与江水混合一刹那就符合国家标准低于1mg/l 。
即5∗1012∗Y 1+1000∗1012∗0.81005∗10≤12：保证所有居民段即在上式上加入自净系数。
即：5∗1012∗Y 1+1000∗1012∗0.81005∗1012∗0.9≤1模型的建立：决策目标：Min F1+F2+F3处理厂排出的污水:Y1=5∗x1−F15Y2=5∗X2−F25Y3=5∗X3−F3工厂排出的污水::X1=100X2=60X3=50问题1：处理厂排出口的污水混合后浓度(这时的污水浓度最高所以保证此刻的污水浓度低于1即可)：处理厂1：z1:5∗1012∗Y 1+1000∗1012∗0.81005∗1012≤1 处理厂2：z2:5∗1012∗Y 2+1005∗1012∗z 1∗0.91010∗1012≤1处理厂3：z3:5∗1012∗Y 3+1010∗1012∗z 2∗0.61015∗10≤1问题2： 到达居民点1之前的上游污水浓度为一开始的江水污染浓度忽略不计。
到达居民点2之前的上游污水浓度:z2:5∗1012∗Y 1+1000∗1012∗0.81005∗1012∗0.9≤1 到达居民点3之前的上游污水浓度:z3:5∗1012∗Y 2+1005∗1012∗z 21010∗1012∗0.6≤1模型求解：没有出现决策变量的乘积。
可以用LINGO 得出最优解。
问题1：Global optimal solution found.Objective value: 489.5000Infeasibilities: 0.000000Total solver iterations: 0Variable Value Reduced Cost F1 295.0000 0.000000F2 194.5000 0.000000F3 0.000000 1.000000X1 100.0000 0.000000X2 60.00000 0.000000X3 50.00000 0.000000Y1 41.00000 0.000000Y2 21.10000 0.000000Y3 50.00000 0.000000Z1 1.000000 0.000000Z2 1.000000 0.000000Row Slack or Surplus Dual Price1 489.5000 -1.0000002 0.000000 -5.0000003 0.000000 -5.0000004 0.000000 0.0000005 0.000000 -1.0000006 0.000000 -1.0000007 0.000000 0.0000008 0.000000 -0.10000009 0.000000 -1.00000010 0.000000 0.00000011 0.000000 100.500012 1.000000 0.00000013 0.000000 1010.00014 1.000000 0.00000015 0.1566502 0.00000016 0.8433498 0.000000最少花费为489.5万元。
处理站1使用了295万元的处理费。
处理站2使用了194.5元的处理费。
处理站3没有使用费用。
处理站1排出的污水与江水混合后浓度为1，正好符合国家标准。
处理站2也是正好符合国家标准。
处理站3因为自净系数比较大，所以很低于国家标准。
问题2：Global optimal solution found.Objective value: 183.3333Infeasibilities: 0.000000Total solver iterations: 0Variable Value Reduced CostF2 0.000000 1.000000F3 0.000000 1.000000X1 100.0000 0.000000X2 60.00000 0.000000X3 50.00000 0.000000Y1 63.33333 0.000000Y2 60.00000 0.000000Y3 50.00000 0.000000Z2 1.000000 0.000000Z3 0.7752475 0.000000Row Slack or Surplus Dual Price1 183.3333 -1.0000002 0.000000 -5.0000003 0.000000 0.0000004 0.000000 0.0000005 0.000000 -1.0000006 0.000000 0.0000007 0.000000 0.0000008 0.000000 -1.1111119 0.000000 0.00000010 0.000000 1116.66711 1.000000 0.00000012 0.2247525 0.00000013 0.7752475 0.000000只需第一个处理站花费183.333元。
其他处理站不需要花费。
第一个居民点的上游污水浓度为0.8.第二个的上游污水浓度为1.第三个上游居民点的污水浓度为0.775.模型的总结：模型虽然看似有点小复杂其实还是比较容易的，没有复杂的变量运算。
优点：有简单的线性结构模型。
可以通过计算机LINGO快速得出答案。
可以推广到K个工厂、处理站与江水的合理配置。
缺点:极其不符合现实。
化学反应、流量变化等等均没有考虑，假设也太过理想化。
属于简单的过家家产品。
附录：程序代码问题1：min F1+F2+F3stX1=100X2=60X3=505y1+F1-5X1=05y2+F2-5X2=05y3+F3-5X3=01005z1-5y1=8001010z2-5y2-4.5y1=7201015z3-5y3-606z2=0z1<=1z1>0z2<=1z2>0z3<=1z3>0end问题2：min F1+F2+F3stX1=100X2=60X3=505y1+F1-5X1=05y2+F2-5X2=05y3+F3-5X3=01005z2-4.5y1=7201010z3-3y2-603z2=0z2<=1z2>0z3<=1z3>0end参照文献：数学建模第三版高等教育出版社姜启源、谢金星编。
参照了同学论文的模板。