Filtration modeling using artificial neural network (ANN)
المؤلف
al-Saqqar, Awatif Suadid Abd al-Hamid
المصدر
العدد
المجلد 17، العدد 1 (28 فبراير/شباط 2011)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
تاريخ النشر
2011-02-28
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص AR
في هذا البحث جرى تطبيق تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية لدراسة عملية الترشيح في معالجة المياه.
بنيت نماذج و اختبرت باستعمال النتائج العملية من منظومة ريادية للترشيح و التي تعمل تحت ظروف تصميمية : الكردة، عمق المرشح، حجم مادة الترشيح، سرعة الترشيح و فترة الترشيح و تسجيل الكدرة للماء الراشح و الفقدان في الشحنة.
هذه النماذج بنيت للتنبؤ بعكورة الماء الراشح، الفقدان في الشحنة و فترة الترشيح.
و أظهرت النتائج بأن هذه النماذج لها القابلية للتنبؤ بدرجة كبيرة تصل إلى 97.26 % للكعورة، 95.92 % لفقدان بالشحنة و 86.43 % لفترة الترشيح.
هذه النماذج تساعد الفنيين في تشغيل المرشحات في محطات معالجة المياه و لتحسين عمليات المعالجة.
استعمال تقنية الشبكات العصبية تساعد الفنيين في تشغيل المرشحات في محطات معالجة المياه و لتحسين عمليات المعالجة.
استعمال تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية، تجعل هذه الأنظمة كفوءة و بذلك تنخفض كلفة التشغيل و تحسين نوعية الماء الناتج.
الملخص EN
In this research Artificial Neural Network (ANN) technique was applied to study the filtration process in water treatment.
Eight models have been developed and tested using data from a pilot filtration plant, working under different process design criteria ; influent turbidity, bed depth, grain size, filtration rate and running time (length of the filtration run), recording effluent turbidity and head losses.
The ANN models were constructed for the prediction of different performance criteria in the filtration process : effluent turbidity, head losses and running time.
The results indicate that it is quite possible to use artificial neural networks in predicting effluent turbidity, head losses and running time in the filtration process, with a good degree of accuracy reaching 97.26, 95.92 and 86.43 % respectively.
These ANN models could be used as a support for workers in operating the filters in water treatment plants and to improve water treatment process.
With the use of ANN, water systems will get more efficient, so reducing operation cost and improving the quality of the water produced.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Saqqar, Awatif Suadid Abd al-Hamid. 2011. Filtration modeling using artificial neural network (ANN). Journal of Engineering،Vol. 17, no. 1, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-287879
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Saqqar, Awatif Suadid Abd al-Hamid. Filtration modeling using artificial neural network (ANN). Journal of Engineering Vol. 17, no. 1 (Feb. 2011), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-287879
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Saqqar, Awatif Suadid Abd al-Hamid. Filtration modeling using artificial neural network (ANN). Journal of Engineering. 2011. Vol. 17, no. 1, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-287879
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes appendices : p. 8-11
رقم السجل
BIM-287879
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر