قمنا من خلال هذا البحث ببناء نظام خبير يدعى Transformer Fault Detection
و اختصارا Exformer مهمته مساعدة المهندسين و الفنيين في إكتشاف و تشخيص أعطال
محولات القدرة الكهربائية الزيتية المعطلة أو المشتبه بأنها معطلة قبل خروجها من
الخدمة, إضافة إلى إس
تخدام المنطق العائم في الحالات التي تكون فيها المعطيات
غامضة أو مبهمة مما تطلب كتابة قواعد عائمة لاستخدامها في قاعدة المعرفة للنظام
الخبير, كما قمنا بوضع القواعد اللازمة لبناء و تدريب شبكة عصبونية صنعية لتحقيق
نفس الغاية في كشف أعطال المحولات و المقارنة مع تقنيات الذكاء الصنعي الأخرى.
دُرس في هذا البحث إزالة أيونات النحاس و الرصاص من المحاليل المائية بطريقة التعويم و تأثير العوامل المختلفة على عملية الإزالة .
بينت الدراسة إزدياد نسبة إزالة أيونات النحاس و الرصاص بإزدياد قيمة pH المحلول حتى القيمة pH = 8 و بلغت نسبة الإزالة حوالي
80 % ، أما عند قيمة pH = 10 تحصل عملية ترسيب للأيونات على شكل هيدروكسيدات.
تزداد نسبة الإزالة لكلا النوعين من هذه الأيونات بإزدياد تدفق الهواء داخل المحلول لتصل الى 98 % للنحاس و97 % للرصاص عند تدفقQ=1000 ml/min ثم بعد ذلك تتناقص نسبة الإزالة لتصل الى 60 % بإزدياد تدفق الهواء الىQ=1500 ml/min .
تؤثر قيم التركيز الإبتدائي على عملية الإزالة و تبين إزدياد نسبة الإزالة بإزدياد التركيز الإبتدائي حيث بلغت نسبة إزالة أيونات النحاس 58 % عند التركيز الإبتدائي C0 = 50 mg/l لتصل الى 98 % عند التركيز
C0 =100mg/l بينما بلغت نسبة إزالة الرصاص 61 % عند التركيز C0 = 50 mg/l لتصل الى 97 % عند التركيز C0 =100 mg/l
