![](/images/graphics-bg.png)
Using machine learning algorithms to evaluate the performance of electrocoagulation with membrane bioreactor (EC-MBR) for treatment of organic matters in domestic wastewater
Joint Authors
Zakur, Yusuf A.
Jazzar, Hatim A.
Source
Wasit Journal of Engineering Sciences
Issue
Vol. 10, Issue 3 (30 Sep. 2022), pp.26-41, 16 p.
Publisher
Wasit University College of Engineering
Publication Date
2022-09-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
16
Main Subjects
Abstract AR
الخلاصة: لمعالجة مياه الصرف الصحي المنزلية ومنع تلوث الأغشية، تم تطوير تقنية التخثير الكهربائي مع المفاعل الحيوي الغشائي (EC MBR).
لدعم التصميم الجديد، أجريت التجارب على عدة مستويات.
يتم فحص ونمذجة وتوزيع إزالة المواد العضوية باستخدام وحدة مختبرية من (MBR-EC) لمياه الصرف الصحي المنزلية.
هدفت الدراسة إلى تقييم كفاءة إزالة المادة العضوية الطلب البيولوجي على الأكسجين (BOD) والطلب الكيميائي للأكسجين (COD) في مياه الصرف الصحي بالحوراء، بالإضافة إلى ارتباطها بالمؤشرات الإحصائية تمت المعالجة باستخدام نظام MBR-EC مع ظروف تشغيلية، درجة حرارة (٢٥) درجة مئوية، ودرجة الحموضة (۷-۸)، و (٦) مجم / لتر، والتركيزات الأولية والنهائية من BOD (١٨٤-٦ مجم / لتر)، وCOD (٤٨-٢٠ ملجم / لتر) باستخدام إجراءات المعالجة البيولوجية والكهروكيميائية.
ووفقا للنتائج، يمكن حساب كفاءة إزالة المادة العضوية باستخدام الانحدار المتعدد (MLR) ونماذج الشبكة العصبية (NN) في برنامج SPSS.
بالإضافة إلى ذلك، أوضحت النتائج أن المفاعل بأكمله كان له كفاءة إزالة جيدة من BOD وCOD بلغت ٩٦.٧ و٩٥.٩% على التوالي.
أخيرا، أعلى دقة لخوارزمية MLR ل COD وBOD هي ٩٩.٦ لكليهما، في حين أن أقصى دقة لخوارزمية NN ل COD وBOD هي %۹۹.۲ و۹۹.۱% على التوالي لاختيار أفضل خوارزمية لتحليل ونمذجة النتائج.
يجب مقارنة نتائج الخوارزميتين.
لذلك تم اختيار خوارزمية MLR لهذه الدراسة.
Abstract EN
An electrocoagulation with membrane bioreactor technique (EC-MBR) was developed to treat domestic wastewater and prevent membrane fouling.
To support the new design, experiments were conducted on a few levels.
The structure and distribution of organic matter removal utilizing the membrane are investigated using a laboratory-scale (EC-MBR) treatment of domestic wastewater.
The study's goals were to assess the removal efficiency of organic matter (biological oxygen demand (BOD) and chemical oxygen demand (COD) in Al-Hawraa's wastewater, as well as its links to statistical indicators.
It was chosen to sample and evaluate effluent from domestic wastewater using EC-MBR with operating temperature (25 0C), pH (7-8), DO (4-6) mg/L, beginning and final concentrations of BOD (184-6 mg/L), and COD (489-20 mg/L) using biological and electrochemical treatment procedures.
According to the results, the organic matter removal efficiency may be calculated using the multilinear regression (MLR) and neural network (NN) models in the SPSS modeler.
In addition, the results showed that the entire reactor had good BOD and COD maximum removal efficiencies of 96.7% and 95.9%, respectively.
Finally, the highest accuracy of the MLR algorithm for COD and BOD is 99.6 for both, whereas the maximum accuracy of the NN algorithm for COD and BOD is 99.2 % and 99.1%, respectively.
To choose the best algorithm for analysis and modeling the outcomes, a comparative study has been achieved to compare the results of two algorithms that used in this study.
Therefore, for this study MLR algorithm was chosen.
American Psychological Association (APA)
Zakur, Yusuf A.& Jazzar, Hatim A.. 2022. Using machine learning algorithms to evaluate the performance of electrocoagulation with membrane bioreactor (EC-MBR) for treatment of organic matters in domestic wastewater. Wasit Journal of Engineering Sciences،Vol. 10, no. 3, pp.26-41.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1574052
Modern Language Association (MLA)
Zakur, Yusuf A.& Jazzar, Hatim A.. Using machine learning algorithms to evaluate the performance of electrocoagulation with membrane bioreactor (EC-MBR) for treatment of organic matters in domestic wastewater. Wasit Journal of Engineering Sciences Vol. 10, no. 3 (2022), pp.26-41.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1574052
American Medical Association (AMA)
Zakur, Yusuf A.& Jazzar, Hatim A.. Using machine learning algorithms to evaluate the performance of electrocoagulation with membrane bioreactor (EC-MBR) for treatment of organic matters in domestic wastewater. Wasit Journal of Engineering Sciences. 2022. Vol. 10, no. 3, pp.26-41.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1574052
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 40-41
Record ID
BIM-1574052