Notice: Undefined index: linkPowrot in C:\wwwroot\wwwroot\publikacje\publikacje.php on line 1275
Publikacje
Pomoc (F2)
[76030] Artykuł:

Activated sludge process modelling using selected machine learning techniques

Czasopismo: Desalination and Water Treatment   Tom: 117, Strony: 78-87
ISSN:  1944-3994
Opublikowano: Wrzesień 2018
 
  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 energetyka3320.00.00  
Krzysztof Barbusiński Niespoza "N" jednostki33.00.00  
Jan Studziński Niespoza "N" jednostki33.00.00  

Grupa MNiSW:  Publikacja w czasopismach wymienionych w wykazie ministra MNiSzW (część A)
Punkty MNiSW: 20


Pełny tekstPełny tekst     DOI LogoDOI    
Keywords:

Wastewater treatment plant  Sludge volume index  Reliability  Control  Neural network 



Abstract:

The article presents a mathematical model for the analysis of operational reliability of a wastewater treatment plant, in which sedimentation of activated sludge and removal of biogenic compounds were taken into account. The presented model allows for continuous control and monitoring of both processes, even in the case of measurement discontinuities. In the presented approach, the values of quality indicators can be determined using selected data mining methods on the basis of wastewater flow and temperature measurements. The paper proposes an innovative indicator that takes into account the interaction between the quantity, the quality of inflowing wastewater expressed by means of physicochemical parameters and the susceptibility of activated sludge for bulking. Based on the presented calculation algorithm, an exemplary concept of controlling the biological process (mixed liquor suspended solids, oxygen concentration and the amount of coagulant dosed) is presented, taking into account the variable conditions at the inflow to the bioreactor.