نمذجة عكارة مياه شرب محطة السن باستخدام شبكات عصبونية ديناميكية

Modelling the drinking Water Turbidity of Al-Sin Purification Plant using Dynamic Neural Networks

401   0   38   0.0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2018
  مجال البحث هندسة البيئة
 تمت اﻹضافة من قبل شمرا

إن نمذجة العلاقة بين عكارة مياه الشرب في محطة تنقية مياه الشرب في السن، و بقية بارامترات جودة المياه باستخدام أسلوب الشبكات العصبونية الصنعية الديناميكية يساعد على تحقيق الاستقرار في أداء محطة تنقية مياه الشرب، حيث توفر هذه الشبكات أداةً فعالة للتعامل مع الطبيعة المعقدة، و الديناميكية، و غير الخطية لعمليات التنقية، و لديها القدرة على الاستجابة للتغيرات الآنية المختلفة للبارامترات المؤثرة في تنقية المياه. صمم في هذا البحث أربعة نماذج للشبكات العصبونية الديناميكية ذات التغذية الأمامية و الانتشار العكسي للخطأ للتنبؤ بعكارة المياه المرشحة الخارجة من محطة تنقية مياه الشرب في السن، بالاعتماد على بارامترات عكارة و ناقلية و pH المياه الخام الداخلة إلى المحطة، بينما استخدمت بيانات عكارة المياه الخارجة من المحطة للتحقق من دقة أداء الشبكة العصبونية الصنعية، حيث أثبتت نتائج الدراسة قدرة الشبكات العصبونية الصنعية الديناميكية في نمذجة و محاكاة السلوك غير الخطي للعكارة و التنبؤ بقيمها، و هو ما يدعم استخدامها في محطة تنقية مياه الشرب في السن للمساهمة في تحقيق الاستقرار في عمل المحطة.

المراجع المستخدمة
World Health Organization. Guidelines for Drinking-Water Quality. Vol. 1, Recommendations, 3rd Ed., 2006, 515
MUÑIZ, C. D; NIETO, P. J. G; FERNÁNDEZ, J. R. A; NIETO, P. J. G; FERNÁNDEZ, J. R. A. Detection of outliers in water quality monitoring samples using functional data analysis in San Esteban estuary (Northern Spain). Science of the Total Environment, Vol. 435, 2012, 54-61
OGWUELEKA, T. C; OGWUELEKA, F. N. Optimization Of Drinking Water Treatment Processes Using Artificial Neural Network. Nigerian Journal of Technology, Nigeria, Vol. 28, No. 1, 2009, 16-25
قيم البحث
أعلن في شمرا
التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات