کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6684208 501864 2016 9 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Modeling and optimization of a wastewater pumping system with data-mining methods
ترجمه فارسی عنوان
مدلسازی و بهینه سازی یک سیستم پمپاژ فاضلاب با روش داده کاوی
کلمات کلیدی
شبکه عصبی، سیستم پمپاژ ذخیره انرژی، الگوریتم شبکه مصنوعی مصنوعی، بهینه سازی بی هدف، داده کاوی،
ترجمه چکیده
در این مقاله چارچوبی برای هدایت داده ها برای بهبود عملکرد سیستم های پمپاژ فاضلاب بوسیله همکاری دانش، از جمله داده کاوی، مدل سازی ریاضی و هوش محاسباتی ایجاد شده است. مدل سازی عملکرد سیستم پمپ از لحاظ مصرف انرژی و جریان جریان فاضلاب پمپاژ بر اساس داده های صنعتی با شبکه های عصبی بررسی شده است. یک مدل بهینه سازی دو جانبه که شامل اجزای محرمانه داده است، برای کاهش مصرف انرژی و به حداکثر رساندن میزان جریان فاضلاب پمپاژ می شود. یک مکانیزم سازگار برای تعیین وزن با دو هدف با توجه به سطح خوب مرطوب و جریان جریان نفوذ به وجود می آید. مدل بهینه سازی با الگوریتم شبکه ایمنی مصنوعی حل می شود. تجزیه و تحلیل تطبیقی ​​بین نتایج بهینه سازی و داده های مشاهده شده برای نشان دادن بهبود عملکرد سیستم پمپ انجام شده است. نتایج نشان می دهد که صرفه جویی در انرژی در حالی که حفظ عملکرد پمپاژ به طور بالقوه با چارچوب داده پیشنهادی پیشنهاد شده است.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی انرژی مهندسی انرژی و فناوری های برق
چکیده انگلیسی
In this paper, a data-driven framework for improving the performance of wastewater pumping systems has been developed by fusing knowledge including the data mining, mathematical modeling, and computational intelligence. Modeling pump system performance in terms of the energy consumption and pumped wastewater flow rate based on industrial data with neural networks is examined. A bi-objective optimization model incorporating data-driven components is formulated to minimize the energy consumption and maximize the pumped wastewater flow rate. An adaptive mechanism is developed to automatically determine weights associated with two objectives by considering the wet well level and influent flow rate. The optimization model is solved by an artificial immune network algorithm. A comparative analysis between the optimization results and the observed data is performed to demonstrate the improvement of the pumping system performance. Results indicate that saving energy while maintaining the pumping performance is potentially achievable with the proposed data-driven framework.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied Energy - Volume 164, 15 February 2016, Pages 303-311
نویسندگان
, , , ,