پیشبینی میزان COD پساب تصفیهخانه فاضلاب پالایشگاه با استفاده از هوش مصنوعی
فصلنامه علمی پژوهشی بهداشت در عرصه,
دوره 11 شماره 3 (1402),
21 مهٔ 2024
,
صفحه 19-30
https://doi.org/10.22037/jhf.v11i3.42836
چکیده
زمینه و اهداف: تصفیهخانههای فاضلاب سیستمهایی هستند که در صورت عملکرد صحیح میتوانند به سلامت صنعت و محیط زیست کمک کنند. برای کاهش هزینههای نظارت و مدیریت سیستمهای تصفیه فاضلاب، میتوان از شبیهسازهای ریاضی، آماری و انواع مدلها استفاده نمود.
مواد و روشها: مطالعه توصیفی- تحلیلی گذشتهنگر میباشد. با توجه به پیچیدگی فرآیندهای بیولوژیکی و پیشرفت روشهای پردازش دادهگان، در این پژوهش از الگوریتمهای (ANN) و درخت مدل M5 با هدف مدلسازی تخمین CODout در تصفیه خانه فاضلاب بهداشتی یکی از پالایشگاههای کشور استفاده شده است. ANN و M5 از طریق مراحل یادگیری و آزمایش بر پایه دادههای روزانه 5 سال (1395-1399) توسعه داده شد و جهت ارزیابی مدلها از شاخصهای مختلف آماری مانند MSE و Rاستفاده گردید. رعایت ملاحظات اخلاقی در تمام مراحل اجرای پژوهش در نظر گرفته شد.
یافتهها: در مدل ANN در حالت 100 لایه پنهان، در گام آموزش، میزان MSE و R نسبت به دو حالت 10 و 30 لایه پنهان به ترتیب کاهش و افزایش داشت که به همین دلیل 100 لایه برای انجام این مدل انتخاب گشت. همچنین در مدل درخت M5 با انتخاب دادههای مستقل بهعنوان ورود 0/6147R-SqOptimal= محاسبه گشت که در سطح 0/05 معنیدار است. بهعبارت دیگر با 95درصد اطمینان، مدل منطقی برای پیشبینی میباشد. نتایج نشان داد که مدل ANN با ضریب تعیین معادل 0/90، برایCOD عملکرد بهتری نسبت به درخت مدل M5 با ضریب تعیین 0/61 دارد.
نتیجهگیری: هر دو مدل، استحکام، قابلیت اطمینان و قابلیت تعمیم بالایی را دارا میباشند، از این رو، تکنیکهای دادهکاوی ANN و درخت مدلM5 را میتوان با موفقیت برای تصمیمگیریهای زیست محیطی و تخمین دادههای از دست رفته در تصفیهخانههای فاضلاب استفاده کرد.
- تصفیهخانه فاضلاب، مدلسازی، شبکههای عصبی مصنوعی، درخت مدل M5، پارامترهای کیفی فاضلاب
ارجاع به مقاله
مراجع
- Yel E, Yalpir S. Prediction of primary treatment effluent parameters by fuzzy inference system (FIS) approach. Procedia Computer Science 2011; 3:659-65.
- Fresner J. Cleaner production as a means for effective environmental management. Journal of Cleaner Production 1998; 6(3-4):171-79.
- Türkmenler H, Murat P. Performance assessment of advanced biological wastewater treatment plants using artificial neural networks. International Journal of Engineering Technologies 2017; 3(3):151-56.
- Mjalli FS, Al-Asheh S, Alfadala HE. Use of artificial neural network black-box modeling for the prediction of wastewater treatment plants performance. Journal of Environmental Management 2007; 83(3):329-38.
- Ward J, Ward P, Saint Ch, Mantzioris E. The urban agriculture revolution. Water: Journal of the Australian Water Association 2014; 41(1):69-74.
- Ramírez Y, Kraslawski A, Cisternas LA. Decision-support framework for the environmental assessment of water treatment systems. Journal of Cleaner Production 2019; 225:599-609. Doi: 10.1016/j.jclepro.2019.03.319.
- Najafzadeh M, Zeinolabedini M. Prognostication of waste water treatment plant performance using efficient soft computing models: An environmental evaluation. Measurement 2019; 138:690-701. Doi: 10.1016/j.measurement.2019.02.014.
- Hamada M, Adel Zaqoot H, Abu Jreiban A. Application of artificial neural networks for the prediction of Gaza wastewater treatment plant performance-Gaza strip. Journal of Applied Research in Water and Wastewater 2018; 5(1):399-406.
- Abiodun OI, Jantan A, Omolara AE, Dada KV, Mohamed NA, Arshad H. State-of-the-art in artificial neural network applications: A survey. Heliyon 2018; 4(11):e00938. Doi: 10. 1016/ j. heliyon. 2018.e00938.
- Hand D, Mannila H, Smyth P. Principles of data mining: a comprehensive highly technical look at the math and science behind extracting useful information from large databases. Massachusetts: Massachusetts Institute of Technology Press; 2001.
- Wan J, Huang M, Ma Y, Guo W, Wang Y, Zhang H, et al. Prediction of effluent quality of a paper mill wastewater treatment using an adaptive network-based fuzzy inference system. Applied Soft Computing 2011; 11(3):3238-46.
- Guo H, Jeong K, Lim J, Jo J, Kim YM, Park JP, et al. Prediction of effluent concentration in a wastewater treatment plant using machine learning models. Journal of Environmental Sciences 2015; 32:90-101.
- Manu DS, Thalla AK. Artificial intelligence models for predicting the performance of biological wastewater treatment plant in the removal of Kjeldahl Nitrogen from wastewater. Applied Water Science 2017; 7:3783-91. Doi: 10.1007/s13201-017-0526-4.
- Granata F, Papirio S, Esposito G, Gargano R., De Marinis G. Machine learning algorithms for the forecasting of wastewater quality indicators. Water 2017; 9(2):105. Doi: 10. 3390/ w9020105.
- Zare Abyaneh H. Evaluation of multivariate linear regression and artificial neural networks in prediction of water quality parameters. Journal of Environmental Health Science and Engineering 2014; 12:1-8. Doi: 10.1186/2052-336X-12-40.
- چکیده مشاهده شده: 278 بار