مرکز اطلاعات علمی Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

مقاله مقاله نشریه

مشخصات مقاله

مرکز اطلاعات علمی Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

نسخه انگلیسی

مرکز اطلاعات علمی Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

video

مرکز اطلاعات علمی Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

sound

مرکز اطلاعات علمی Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

نسخه انگلیسی

مرکز اطلاعات علمی Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

بازدید:

506
مرکز اطلاعات علمی Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

دانلود:

550
مرکز اطلاعات علمی Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

استناد:

اطلاعات مقاله نشریه

عنوان

بهینه سازی و پیش بینی فرآیند بیوفیلمی با بستر متحرک (MBBR) با استفاده از روش پاسخ سطح (RSM) و شبکه عصبی مصنوعی (ANN)

صفحات

 صفحه شروع 298 | صفحه پایان 313

چکیده

 زمینه و هدف: در این تحقیق بهینه سازی و پیش بینی راندمان راکتور بیوفیلمی با بستر متحرک (MBBR) در تصفیه فاضلاب مصنوعی حاوی آنیلین با استفاده از روش سطح پاسخ (RSM) و شبکه عصبی مصنوعی (ANN) بررسی شده است. مواد و روش ها: نتایج مدلسازی از راکتور به حجم تقریبی 5 لیتر که با درصد پرشدگی 30, 50 و 70 درصد با سنگدانه های سبک لیکا به عنوان محیط رشد میکروارگانسیم ها و تشکیل لایه بیوفیلم پر شده بود, استفاده گردید. برای تعیین شرایط بهینه در آزمایش های انجام شده و همچنین پیش بینی آزمایش های انجام نشده, سه عامل میزان خوراک در سطوح بین 100 تا 3000 میلی گرم بر لیتر, زمان ماند 8 تا 72 ساعت و درصد پرشدگی 30 و 50 و 70 درصد با استفاده از RSM صورت گرفت. دقت و صحت مدلهای ارائه شده به کمک تحلیل واریانس ANOVA بررسی شد. پیش بینی راندمان حذف سیستم با استفاده از ANN پایه شعاعی نیز بررسی گردید. یافته ها: بهینه سازی فرایند نشان داد که شرایط بهینه برای بیشترین حذف در میزان خوراک mg/l 1700 و زمان ماند 72 ساعت در درصد پرشدگی 82/56 درصد می باشد. نتایج پیش بینی فرایند با استفاده از ANN پایه شعاعی نیز نشان داد که در بهترین ساختار شبکه با توابع انتقال Radbas و خطی (Purelin) با 982/0=R2 قادر به پیش بینی راندمان حذف می باشد. نتیجه گیری: با مقایسه مدل ANN پایه شعاعی و RSM و مقایسه میزان خطای این دو روش می توان گفت که روش ANN پایه شعاعی با دقت بیشتر و خطای کمتر روند داده ها را پیش بینی کرده است.

استنادها

  • ثبت نشده است.
  • ارجاعات

    استناددهی

    APA: کپی

    دلنواز، محمد، و پیداد، مهسا. (1399). بهینه سازی و پیش بینی فرآیند بیوفیلمی با بستر متحرک (MBBR) با استفاده از روش پاسخ سطح (RSM) و شبکه عصبی مصنوعی (ANN). مهندسی بهداشت محیط، 7(3 )، 298-313. SID. https://sid.ir/paper/380965/fa

    Vancouver: کپی

    دلنواز محمد، پیداد مهسا. بهینه سازی و پیش بینی فرآیند بیوفیلمی با بستر متحرک (MBBR) با استفاده از روش پاسخ سطح (RSM) و شبکه عصبی مصنوعی (ANN). مهندسی بهداشت محیط[Internet]. 1399؛7(3 ):298-313. Available from: https://sid.ir/paper/380965/fa

    IEEE: کپی

    محمد دلنواز، و مهسا پیداد، “بهینه سازی و پیش بینی فرآیند بیوفیلمی با بستر متحرک (MBBR) با استفاده از روش پاسخ سطح (RSM) و شبکه عصبی مصنوعی (ANN)،” مهندسی بهداشت محیط، vol. 7، no. 3 ، pp. 298–313، 1399، [Online]. Available: https://sid.ir/paper/380965/fa

    مقالات مرتبط نشریه ای

    مقالات مرتبط همایشی

  • ثبت نشده است.
  • طرح های مرتبط

  • ثبت نشده است.
  • کارگاه های پیشنهادی






    بازگشت به بالا
    telegram sharing button
    whatsapp sharing button
    linkedin sharing button
    twitter sharing button
    email sharing button
    email sharing button
    email sharing button
    sharethis sharing button