Dynamic Performance Analysis and Simulation of a Full Scale Activated Sludge System Treating an Industrial Wastewater Using Artificial Neural Network
- سال انتشار: 1392
- محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 26، شماره: 5
- کد COI اختصاصی: JR_IJE-26-5_005
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 857
نویسندگان
Water and Wastewater Research Center (WWRC), Department of Applied Chemistry, Faculty of Chemistry, Razi University, Kermanshah, Iran
Water and Wastewater Research Center (WWRC), Department of Applied Chemistry, Faculty of Chemistry, Razi University, Kermanshah, Iran
Water and Wastewater Research Center (WWRC), Department of Applied Chemistry, Faculty of Chemistry, Razi University, Kermanshah, Iran
Industrial Sectors Company, Faraman’s Industrial Sector, Kermanshah, Iran
چکیده
Due to changeable nature of the industrial wastewaters, proper operation of an industrial wastewater treatment plant is of prior importance in order to keep the process stability at the desired conditions. Inthis mean, simulation of the treatment system behavior using artificial neural network (ANN) can be aneffective tool. This paper evaluates long term performance and process stability of a full-scale integrated industrial wastewater treatment system (Faraman’s industrial estate, Kermanshah) inremoving organic matter over a 2-year operation. The wastewater treatment system is composed ofstatic screens, an equalization tank, an aerobic biological tower (TF) and an activated sludge (AS) reactor. Multilayer Feed-forward Networks of ANN was used to forecast the process performance of AS system. In this study, mixed liquor suspended solids (MLSS) (mg/l) and organic loading rate(OLR) (kg COD/m3.d) were selected as input parameters and TSS removal, COD removal and sludge volume index (SVI) as output parameters. The results showed a very good agreement between the actual and modeled data (R2> 0.9). The ANN models provided a robust tool for predicting the performance of wastewater treatment plants and as a result, the online monitoring parameters could beapplied for prediction of effluent characteristicsکلیدواژه ها
Full-scale Industrial Wastewater Treatment,Plant,TF-AS,Artificial Neural Network,Modelingمقالات مرتبط جدید
- بررسی به کارگیری سیستم ذخیره سازی انرژی با استفاده از منابع انرژی تجدیدپذیر
- اقدامات لازم برای حفاظت از محیط زیست دریایی
- ارائه طرح مبتنی بر رایانش ابری جهت ارتقاء بهره وری صنایع خودروسازی (مطالعه موردی: مدیران خودرو)
- مروری بر تکنولوژی ماکرویو برای خردایش سنگ های کمیاب
- کاربرد و بکارگیری تکنولوژی های اینترنت اشیا ، یادگیری ماشین و پردازش تصویر در امنیت و کنترل خودرو
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.