Filtration modeling using artificial neural network (ANN)
Author
al-Saqqar, Awatif Suadid Abd al-Hamid
Source
Issue
Vol. 17, Issue 1 (28 Feb. 2011), pp.1-11, 11 p.
Publisher
University of Baghdad College of Engineering
Publication Date
2011-02-28
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
11
Main Subjects
Topics
Abstract 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.
Abstract 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.
American Psychological Association (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
Modern Language Association (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
American Medical Association (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
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes appendices : p. 8-11
Record ID
BIM-287879