Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "dopływ" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Analiza zmienności dopływu ścieków do oczyszczalni dla aglomeracji Dębica
    Analysis of sewage inflow variability to a sewage treatment plant for the agglomeration of Dębica
    Autorzy:
    Chmielowski, K.
    Bugajski, P.
    Wąsik, E.
    Cupak, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/101536.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Stowarzyszenie Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich PAN
    Tematy:
    ścieki bytowe
    dopływ ścieków
    oczyszczalnia ścieków
    domestic sewage
    hydraulic load
    sewage treatment plant
    Opis:
    W pracy dokonano analizy zmienności dopływu ścieków do oczyszczalni w Dębicy. W tym celu określono podstawowe statystyki opisowe dotyczące dopływu ścieków do oczyszczalni: wartość średnia (Qdśr), mediana (Mo), wartość minimalna (Qdmin), wartość maksymalna (Qdmax), odchylenie standardowe, współczynnik zmienności (Vzm), rozstęp (Ro). Określono histogram liczby dopływów ścieków do oczyszczalni dla zadanych przedziałów obserwacji. Zestawiono szczegółowe dobowe dopływy ścieków surowych do oczyszczalni w Dębicy w latach 2019-2015 na tle wartości dopuszczalnej z pozwolenia wodno-prawnego oraz wartości średniej. Zestawiono średnie dobowe wartości przepływów ścieków dla poszczególnych miesięcy roku dla okresu 2009-2015. Dokonano zestawienia średnich dobowych przepływów ścieków w poszczególnych latach badanego okresu. Zestawiono średnie dobowe wartości przepływów ścieków w poszczególnych dniach tygodnia dla okresu 2009-2015. Ponadto pozyskano dane opadowe ze stacji w Tarnowie (najbliższa stacja opadowa od badanego obiektu) i na tej podstawie określono średnie wartości dobowego opadu atmosferycznego dla poszczególnych miesięcy w latach 2009-2015. Następnie dokonano podziału dób okresu badawczego ze względu na wielkość opadów atmosferycznych na 7 zasadniczych grup. Określono wpływ opadów atmosferycznych na ilość ścieków dopływających do badanego obiektu. Stwierdzono znaczący wpływ opadów atmosferycznych na dopływ ścieków do oczyszczalni w Dębicy.
    The paper analyzes the variability of sewage inflow to a treatment plant in Dębica. For this purpose, the following basic descriptive statistics of the sewage inflow to the treatment plant were determined: mean value (Qdm), median (Mo), minimum value (Qdmin), maximum value (Qdmax), standard deviation, coefficient of variation (Vzm), range (Ro). Histogram of a number of sewage inflows to the treatment plant for the specified observation intervals was determined. Detailed diurnal raw sewage inflows to the treatment plant in Dębica were summarized for the period of 2009-2015 compared to the limit value specified by the water-legal permit and the to the mean value. Mean diurnal sewage flow values for individual months from the period of 2009-2015 were also summarized. Mean diurnal sewage flows in individual years of the studied period, as well as mean diurnal sewage flow values in each day of the week were compared. Moreover, runoff data were obtained from the Tarnów station (the nearest rainfall station to the studied facility) and on this basis mean values of diurnal precipitation for individual months in the period of 2009-2015 were determined. Subsequently, the days of the study period were divided into 7 major groups based on the amount of atmospheric precipitation. The effect of precipitation on the amount of sewage flowing into the studied facility was examined and it was found that the precipitation has a significant effect on the sewage inflow to the treatment plant in Dębica.
    Źródło:
    Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich; 2016, II/2; 589-603
    1732-5587
    Pojawia się w:
    Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Prognozowanie ilości ścieków dopływających do oczyszczalni za pomocą sztucznych sieci neuronowych z wykorzystaniem liniowej analizy dyskryminacyjnej
    Forecasting the sewage inflow into a treatment plant using artificial neural networks and linear discriminant analysis
    Autorzy:
    Szeląg, B.
    Studziński, J.
    Chmielowski, K.
    Leśniańska, A.
    Rojek, I.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/237303.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polskie Zrzeszenie Inżynierów i Techników Sanitarnych
    Tematy:
    Wastewater inflow
    sewage treatment plant
    water level
    daily precipitation
    artificial neural networks
    discriminant models
    mean square error
    mean percentage error
    relative error
    residual relative error
    importance coefficient
    dopływ ścieków
    oczyszczalnia ścieków
    poziom wody
    opad dobowy
    sztuczne sieci neuronowe
    model dyskryminacyjny
    błąd średniokwadratowy
    średni błąd procentowy
    błąd względny
    względny błąd resztowy
    współczynnik ważności
    Opis:
    W pracy przedstawiono wyniki prognozowania ilości ścieków dopływających do oczyszczalni komunalnej w Rzeszowie z wykorzystaniem perceptronowych wielowarstwowych sztucznych sieci neuronowych. W modelu prognostycznym przyjęto następujące zmienne niezależne: zmierzona ilość ścieków dopływających do oczyszczalni określona w poprzednich dobach, poziom wody w Wisłoku (odbiornik ścieków), suma dobowych opadów atmosferycznych oraz dobowa ilość wody tłoczonej do sieci wodociągowej. Przeprowadzone obliczenia wykazały, że wśród rozpatrywanych zmiennych istotny wpływ na zdolność predykcyjną modelu prognostycznego miał poziom wody w Wisłoku, wysokość opadów atmosferycznych oraz ilość ścieków dopływająca do obiektu zmierzona w poprzednich dniach. Analizowano również wpływ poszczególnych parametrów strukturalnych modelu opartego na sztucznych sieciach neuronowych na wyniki prognozowania. Przeprowadzone badania, z wykorzystaniem drzew klasyfikacyjnych, wykazały, że na liczbę neuronów w warstwie ukrytej wpływała liczba sygnałów wejściowych do modelu, natomiast rodzaj funkcji aktywacji w warstwach ukrytej i wyjściowej miał mniejsze znaczenie, co potwierdziły wartości o znaczeniu predykcyjnym. Badano również możliwość zastosowania liniowej analizy dyskryminacyjnej do oceny zdolności predykcyjnych skonstruowanych modeli prognostycznych. Uzyskane wyniki wykazały, że liniowa analiza dyskryminacyjna może być ciekawym narzędziem do oceny doboru zmiennych w modelu prognostycznym ilości ścieków dopływających do oczyszczalni.
    The paper presents the results of forecasting the sewage inflow into the municipal wastewater treatment plant in Rzeszow using multilayer perceptron neural networks. For the forecast model, the following independent variables were adopted: the measured inflow volume to the treatment plant from the previous days, the water level in the Wislok River (effluent receiver), the total daily precipitation and the daily water inflow into the network. The calculations led to conclusions that variables substantially affecting the prognostic capacity of the forecast model included the water level in the Wislok River, the volume of precipitation and the sewage inflow to the facility from the previous days. Additionally, the impact of individual structural parameters of the model based on artificial neural networks on forecasting results was analyzed. The research conducted with the use of classification trees demonstrated that number of neurons in the hidden layer was influenced by the number of inputs to the model, while the type of activation function in the hidden and output layer was of minor importance which was confirmed by the data of prognostic value. The applicability of a linear discriminant analysis for assessment of prognostic ability of the constructed forecast models was also investigated. The results obtained demonstrated that the linear discriminant model might be an interesting assessment tool to select variables for the forecast model of sewage inflow to a treatment plant.
    Źródło:
    Ochrona Środowiska; 2018, 40, 4; 9-14
    1230-6169
    Pojawia się w:
    Ochrona Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies