مطالعه بهینه سازی هوشمند تصفیه خانه های متداول آب شرب به منظور حذف کربن آلی کل

بهینه سازی به کمک یک مدل هوشمند لازمه ی دست یابی به بالاترین کیفیت ممکن در تامین آب شرب و صنعتی می باشد. در این مطالعه، مدل شبکه عصبی مصنوعی به منظور بهینه سازی فرایند انعقاد و لخته سازی آب شرب با هدف کنترل کیفی آب خروجی نسبت به پارامتر کربن آلی کل مورد استفاده قرار گرفت. مدل شبکه عصبی با ساختار پیش خور چند لایه و با فرایند یادگیری پس انتشار خطا برای بهینه سازی غلظت فریک کلراید و پلیمر کاتیونی بکار رفت. نتایج به صورت همزمان با مدل رگرسیون غیر خطی چندگانه به منظور افزایش ضریب همبستگی و کاهش پارامترهای ورودی، مورد مقایسه قرار گرفت. آزمون صحت سنجی مدل با استفاده از ۹۴ نمونه جدید و ناشناس کاملا موفقیت آمیز بود. تحلیل نتایج نشان دهنده عملکرد قابل قبول مدل شبکه عصبی با ضریب تشخیص (R۲) به ترتیب ۰.۸۵ برای مدل پلیمر کاتیونی و ۰.۹۷ برای مدل فریک کلراید می باشد. میزان درصد میانگین خطای مطلق و جذر میانگین مربعات خطا نیز به ترتیب به ترتیب ۵.۸ % و ۰.۹۶ برای مدل پلیمر کاتیونی و ۳.۱ % و ۱.۹۷ برای مدل فریک کلراید می باشد. نتایج نشان داد که مدل شبکه عصبی مصنوعی از دقت به مراتب بالاتری در بهینه سازی فرایند های پیچیده تصفیه آب برخوردار است.

Keywords:

کربن آلی کل , تصفیه آب شرب , بهینه سازی , انعقاد و لخته سازی , مدلسازی شبکه عصبی