水中絮体分形模式识别及动态仿真技术研究

针对絮凝过程絮体形态缺乏强有力的探测分析手段、不能进行定量描述，以致药剂开发应用盲目性和重复性较大、制备和处理成本难以有效控制、絮凝机理研究无法取得突破性进展这一技术难题，以基础理论研究－技术开发－效果评价为主线，进行絮凝形态学、絮凝动力学、图像识别和智能仿真等基础科学的研究，开发絮体影像智能分形模式识别技术、自适应人工神经网络絮凝效果在线预估调控技术、絮凝过程数字虚拟仿真技术，建立絮凝动态反应模型和絮体结构模型，并对絮凝过程数字模拟仿真及絮凝效果在线预估调控的准确性与模型的适用性进行效果评价。采用从水中胶粒和絮凝剂在水中的真实形态以及它们所形成的絮体的真实结构出发来研究整个絮凝过程为主要思路，深入探讨絮凝过程絮体的自我守恒规律、多项影响因子动态平衡过程中的相互制约作用、絮体分形结构的特征与演变过程，最终完成对动态絮凝过程的准确定量描述，对环境保护和人民卫生健康作出贡献。