مدلسازی فرآیند انعقاد و لخته سازی توسط روش های استنتاج عصبی- فازی تطبیقی، شبکه های عصبی مصنوعی و رگرسیون فازی
Publish place: Modares Civil Engineering journal، Vol: 16، Issue: 3
Publish Year: 1395
Type: Journal paper
Language: Persian
View: 37
This Paper With 13 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- I'm the author of the paper
Export:
Document National Code:
JR_MCEJ-16-3_007
Index date: 24 February 2025
مدلسازی فرآیند انعقاد و لخته سازی توسط روش های استنتاج عصبی- فازی تطبیقی، شبکه های عصبی مصنوعی و رگرسیون فازی abstract
فرایند انعقاد و لخته سازی یکی از فرایندهای اصلی در تصفیه آب است. تاثیر پارامترهای مختلف بر این فرایند همواره یک بحث اساسی در راهبری تصفیه خانه های آب بوده و سال های مختلف از آزمایش جار برای این منظور استفاده شده است. در این مطالعه از سیستم استنتاج عصبی- فازی تطبیقی (ANFIS)، شبکه های عصبی مصنوعی (دو مدل پیشخور و پایه شعاعی) و تحلیل رگرسیون فازی جهت پیش بینی میزان نهایی کدورت پس از فرآیند انعقاد و لخته سازی در تصفیه خانه های آب ۳ و ۴ تهران استفاده شد. پارامترهای بکار رفته در مدلسازی کیفیت آب خروجی شامل نوع منعقدکننده (انواع پلی آلومینیوم کلراید (PAC))، غلظت منعقدکننده، کدورت ورودی و pH آب خام بوده است. نتایج نشان داد که شبکه های عصبی مصنوعی و تحلیل رگرسیون فازی نسبت به سیستم استنتاج عصبی- فازی تطبیقی توانایی بالاتری در پیش بینی راندمان حذف کدورت در شرایط مختلف آزمایشگاهی داشته و قابل جایگزینی با روش-های زمان بر و هزینه بر مانند آزمایش جار می باشند. بهترین شبکه ساخته شده جهت پیش بینی کدورت آب تصفیه شده در این مطالعه، شبکه پیشخور با دو لایه مخفی و تعداد ۶ و ۸ نرون و توابع انتقال Tansig و Purelin به ترتیب در لایه های اول و دوم، با استفاده از داده های نرمال شده و با اصلاح تابع کارایی بوده است. این شبکه موفق به پیش بینی فرایند انعقاد با ضریب همبستگی ۹۶/۰، شاخص تطابق ۹۹/۰ و مجذور میانگین مربعات خطای ۰۱۰۶/۰ گردید. بهترین راندمان سیستم در شرایط بهره برداری با کدورت اولیه NTU ۱۶۰، pH معادل ۸، منعقد کننده PAC نوع I با دوز mg/L ۱۹ و با راندمان ۵/۹۹ درصد تعیین شد.
مدلسازی فرآیند انعقاد و لخته سازی توسط روش های استنتاج عصبی- فازی تطبیقی، شبکه های عصبی مصنوعی و رگرسیون فازی Keywords:
Water treatment , coagulation and flocculation , ANN , ANFIS , Fuzzy regression analys , تصفیه آب , انعقاد و لخته سازی , شبکه های عصبی مصنوعی , استنتاج عصبی- فازی تطبیقی , رگرسیون فازی
مدلسازی فرآیند انعقاد و لخته سازی توسط روش های استنتاج عصبی- فازی تطبیقی، شبکه های عصبی مصنوعی و رگرسیون فازی authors
محمد دلنواز
دانشگاه خوارزمی
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :
