پارامترهای پیش بینی شونده کیفیت پساب خروجی با استفاده از مدلهای هوش مصنوعی

افزایش تولید فاضلاب شهری و صنعتی و محدودیت منابع آب، ضرورت پایش دقیق کیفیت پساب خروجی تصفیه خانه های فاضلاب را بیش از گذشته آشکار کرده است. در سالهای اخیر استفاده از مدلهای هوش مصنوعی به عنوان روشی نوین برای پیش بینی شاخصهای کیفی پساب، توجه گسترده ای را در مطالعات علمی به خود جلب کرده است. برخلاف روشهای سنتی که مبتنی بر آزمایشهای زمان بر و پرهزینه آزمایشگاهی هستند مدلهای هوش مصنوعی امکان پیشبینی سریع و نسبتا دقیق پارامترهای مختلف کیفیت پساب را فراهم می کنند. هدف این مقاله مروری بررسی مهم ترین پارامترهای کیفیت پساب است که در پژوهشهای مختلف با استفاده از مدلهای هوش مصنوعی پیش بینی شده اند. نتایج مطالعات نشان میدهد پارامترهایی نظیر اکسیژن خواهی شیمیایی (COD)، اکسیژن خواهی بیوشیمیایی (BOD)، جامدات معلق کل (TSS)، آمونیاک (NH۳)، نیتروژن کل (TN)، فسفر کل (TP)، و اکسیژن محلول (DO) بیشترین کاربرد را در این حوزه داشته اند. در میان این پارامترها COD و BOD به دلیل نقش مهم در ارزیابی آلودگی آلی و عملکرد فرآیندهای تصفیه بیشترین فراوانی را در مطالعات داشته اند. همچنین بررسی ها نشان میدهد که مدلهایی مانند شبکه عصبی مصنوعی (ANN)، ماشین بردار پشتیبان (SVM) و روشهای یادگیری عمیق، عملکرد مناسبی در پیش بینی این شاخصها ارائه داده اند. به طور کلی استفاده از هوش مصنوعی میتواند به کاهش هزینه های پایش، افزایش سرعت تصمیم گیری و بهبود مدیریت تصفیه خانه های فاضلاب کمک کند.

کلیدواژه ها:

تصفیه فاضلاب ، هوش مصنوعی (AI) ، کیفیت پساب ، پیش بینی پارامترها