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。
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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。