- Tytuł:
-
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do modelowania procesu oczyszczania ścieków w małej oczyszczalni ścieków
Using Artificial Neural Networks for Modeling Wastewater Treatment in Small Wastewater Treatment Plant - Autorzy:
-
Skoczko, I.
Ofman, P.
Szatyłowicz, E. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/1817960.pdf
- Data publikacji:
- 2016
- Wydawca:
- Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
- Tematy:
-
oczyszczalnia ścieków
model black box
sztuczne sieci neuronowe
wastewater treatment plant
artificial neural networks - Opis:
-
Celem pracy było opracowanie modelu „Black Box” dla Miejskiej Oczyszczalni Ścieków w Stawiskach. Badana oczyszczalnia ścieków na podstawie równoważnej liczby mieszkańców (RLM) zaliczana jest do obiektów z II grupy, zgodnie z Rozporządzeniem Ministra Środowiska z 11 listopada 2014 roku, w których monitoring jakości ścieków oczyszczonych obejmuje ilość zawiesin ogólnych, BZT5 i ChZTCr. Model matematyczny został opracowany na podstawie badań prowadzonych w latach 2005-2013, które dotyczyły jakości ścieków surowych i oczyszczonych. W modelu jako zmienne wejściowe uwzględniono ilość mieszkańców miejscowości, ilość ścieków dopływających systemem kanalizacyjnym oraz ilość ścieków dowożonych. Opracowana sieć neuronowa wykazywała bardzo dobre dopasowanie do parametrów rzeczywistych. Opracowany model regresyjnym odznaczał się dobrym dopasowanie wartości przewidywanych do obserwowanych. Współczynniki korelacji uzyskane dla tych par zmiennych równe były dla BZT5 0,99, dla ChZTCr 0,94 i dla zawiesin ogólnych 0,97, przy wartościach średniego błędu bezwzględnego równego dla poszczególnych zmiennych odpowiednio 0,37; 5,49 i 1,72.
The aim of this study was to develop a model of "Black Box" for Municipal Wastewater Treatment Plant in Stawiskach. This sewage treatment plant based on of population equivalent (pe) is among the objects from the second group, in accordance with the Regulation of the Minister of Environment of 11 November 2014, in which monitoring of the effluent includes the amount of total suspended solids, BOD5 and COD. A mathematical model was developed based on research conducted in the years 2005-2013, which concerned the quality of raw sewage and sewage. In the model as input variables takes into account the number of inhabitants of the village, the amount of sewage influent sewer system and the amount of waste imported from the city. The developed neural network showed a very good fit to the actual parameters. Developed regression model was characterized by a good fit to the observed predicted values. The correlation coefficients obtained for these couples variables were equal to 0.99 BOD, COD norm of 0.94 and 0.97 for total suspended solids, with values of average absolute error for each variable equal to 0.37; 5.49 and 1.72. - Źródło:
-
Rocznik Ochrona Środowiska; 2016, Tom 18, cz. 1; 493-506
1506-218X - Pojawia się w:
- Rocznik Ochrona Środowiska
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł