پیش بینی درصد متان موجود در گاز مراکز دفن زباله با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

زمینه و هدف: تکنیک های مختلفی برای استفاده بهینه از گاز تولیدی در دفنگاه زباله مورد مطالعه قرار گرفته است. اما برای استفاده از هر یک از این تکنیک ­ ها  و همچنین تضمین کارایی سیستم های استحصال انرژی، باید درصد متان موجود در بیوگاز سنجش و پیش بینی شود. در این مطالعه برای پیش بینی درصد متان موجود در گاز دفنگاه زباله در مقیاس آزمایشگاهی، از شبکه عصبی استفاده شده است.روش بررسی: در این مطالعه راکتورهای شبیه ساز مرکز دفن زباله، در دو سیستم متفاوت عمل می کنند، جهت تخمین درصد متان موجود در گاز مرکز دفن به وسیله شبکه عصبی مصنوعی، از مشخصات فاضلاب این راکتورها به عنوان داده های ورودی استفاده شده است. سیستم یک(C۱)، در این سیستم، فاضلاب پس از تولید بر روی زباله تازه بازگردانده می شود. سیستم دو(C۲)، در این سیستم، فاضلاب پس از خروج از زباله تازه  برروی راکتور حاوی زباله خوب تجزیه شده تخلیه و سپس بر روی زباله تازه بازگردانده می شودیافته ها: شبکه عصبی دارای کارایی بالایی در پیش بینی درصد متان موجود در بیوگاز است، به طوری که مقدار ضریب همبستگی در شبکه عصبی بهینه، برای داده های آموزش و تست، به ترتیب برابر ۹۹۹/۰ و ۹۹۷/۰ می باشد و ضریب انحراف معیار به ترتیب برابر ۰۹۸/۱ و ۳۸۷/۲ می باشد.نتیجه گیری: با توجه به کارایی بالای شبکه عصبی در پیش بینی درصد متان موجود در بیوگاز، می توان از این مدل جهت طراحی بهینه سیستم های جمع آوری و تصفیه گاز مراکز دفن زباله، و همچنین برای حصول اطمینان از نتایج پایش و کاهش هزینه پایش استفاده کرد.

Keywords:

Leachate , Landfill gas , Artificial neural network , Methane fraction , naerobic digestion , فاضلاب مراکز دفن زباله , گاز مراکز دفن زباله , شبکه عصبی مصنوعی , درصد متان , تجزیه بی هوازی