کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6482227 | 1415982 | 2018 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Development of artificial neural networks to predict membrane fouling in an anoxic-aerobic membrane bioreactor treating domestic wastewater
ترجمه فارسی عنوان
توسعه شبکه های عصبی مصنوعی برای پیش بینی ضایعات غشایی در بیوراکتور غشایی آنوسیک-ایروبیک درمان فاضلاب خانگی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی شیمی
بیو مهندسی (مهندسی زیستی)
چکیده انگلیسی
An artificial neural network (ANN) was first developed to predict the transmembrane pressure in an anoxic-aerobic membrane bioreactor (AO-MBR) treating domestic wastewater. A few studies about prediction of membrane fouling in MBRs using ANNs have been published so far, even though our recent work indicates that ANNs show a great potential for this application. In this study, 10 parameters linked to wastewater treatment and measured in the different parts of the AO-MBR system were used as the input variables of the ANN. The goal was to select the most relevant input parameters to predict the evolution of the transmembrane pressure based on the performances of the ANN. An ANN model was selected for its satisfying performances (R2â¯=â¯0.850). In conclusion, ANNs could be a valid method to predict membrane fouling in AO-MBR systems treating domestic wastewater.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Biochemical Engineering Journal - Volume 133, 15 May 2018, Pages 47-58
Journal: Biochemical Engineering Journal - Volume 133, 15 May 2018, Pages 47-58
نویسندگان
Félix Schmitt, Rajesh Banu, Ick-Tae Yeom, Khac-Uan Do,