Notice: Undefined index: linkPowrot in C:\wwwroot\wwwroot\publikacje\publikacje.php on line 1275
Publikacje
Pomoc (F2)
[70370] Artykuł:

Prediction of wastewater quality indicators at the inflow to the wastewater treatment plant using data mining methods

Czasopismo: International Conference On Advances In Energy Systems And Environmental Engineering (asee17)   Tom: 22, Strony: 1-8
ISSN:  2267-1242
Wydawca:  E D P SCIENCES, 17 AVE DU HOGGAR PARC D ACTIVITES COUTABOEUF BP 112, F-91944 CEDEX A, FRANCE
Opublikowano: 2017
Seria wydawnicza:  E3S Web of Conferences
 
  Autorzy / Redaktorzy / Twórcy
Imię i nazwisko Wydział Katedra Do oświadczenia
nr 3
Grupa
przynależności
Dyscyplina
naukowa
Procent
udziału
Liczba
punktów
do oceny pracownika
Liczba
punktów wg
kryteriów ewaluacji
Bartosz Szeląg orcid logo WiŚGiEKatedra Geotechniki, Geomatyki i Gospodarki Odpadami*Niezaliczony do "N"Inżynieria środowiska, górnictwo i energetyka5010.003.75  
Krzysztof Barbusiński Niespoza "N" jednostki25.00.00  
Jan Studziński Niespoza "N" jednostki25.00.00  
Lidia Bartkiewicz orcid logo WiŚGiEKatedra Technologii Wody i ŚciekówTakzaliczony do "N"Inżynieria środowiska, górnictwo i energetyka255.003.75  

Grupa MNiSW:  Materiały z konferencji międzynarodowej (zarejestrowane w Web of Science)
Punkty MNiSW: 15
Klasyfikacja Web of Science: Proceedings Paper


DOI LogoDOI     Web of Science Logo Web of Science    


Abstract:

In the study, models developed using data mining methods are proposed for predicting wastewater quality indicators: biochemical and chemical oxygen demand, total suspended solids, total nitrogen and total phosphorus at the inflow to wastewater treatment plant (WWTP). The models are based on values measured in previous time steps and daily wastewater inflows. Also, independent prediction systems that can be used in case of monitoring devices malfunction are provided. Models of wastewater quality indicators were developed using MARS (multivariate adaptive regression spline) method, artificial neural networks (ANN) of the multilayer perceptron type combined with the classification model (SOM) and cascade neural networks (CNN). The lowest values of absolute and relative errors were obtained using ANN+SOM, whereas the MARS method produced the highest error values. It was shown that for the analysed WWTP it is possible to obtain continuous prediction of selected wastewater quality indicators using the two developed independent prediction systems. Such models can ensure reliable WWTP work when wastewater quality monitoring systems become inoperable, or are under maintenance.