基于BP神经网络的垃圾渗滤液输运管道结垢趋势预测

垃圾渗滤液含有大量复杂的有害成分，在集输过程中极易引起管道结垢，增加处理处置设施运营成本和环境风险。该研究设计将高密度聚乙烯(HDPE)管材浸置于模拟渗滤液中开展结垢实验，通过称重、FTIR、SEM、XRD等表征手段，考察HDPE管材在渗滤液中的结垢特征及垢物组成，以实验数据为基础，利用BP神经网络驱动构建结垢预测模型，分析影响结垢的主要水质因素。结果表明：ρ(Ca²⁺)是影响结垢的关键因素，其次为ρ(腐殖质)、ρ(COD)、pH值、ρ(NaHCO₃)和ρ(Cl~–)；垢物的主要成分是CaCO₃，结垢过程是CaCO₃沉淀与腐殖质络合物等共同粘附沉积的结果；所建模型的预测结果与实验结果的平均相对误差为11.7%，具有较好的预测渗滤液集输管道结垢的应用潜力，可为渗滤液集输系统堵塞防治提供决策参考。