الاداء الافضل لإزالة الطلب على الاكسجين الكيميائي خلال المعالجة المائية لمبيد الأعشاب التجارية

الاداء الافضل لإزالة الطلب على الاكسجين الكيميائي خلال المعالجة المائية لمبيد الأعشاب التجارية alazine و gesaprim بواسطة شبكة عصبية مباشرة وعكوسة

Optimal performance of COD removal during aqueous treatment of alazine and gesaprim commercial herbicides by direct and inverse neural network

  1. El. Hamzaoui, J. A. Hernández, S. Silva-Martínez, A. Bassam, A. Álvarez, C. Lizama-Bahena

Desalination 277 (2011) 325–337

تم تطوير طريقة شبكة عصبية اصطناعية مباشرة وعكوسة (artificial neural network (ANN) و inverse artificial neural network  (ANNi)) للتنبؤ بإزالة الطلب على الاكسجين الكيميائي (chemical oxygen demand (COD)) خلال تدهور الاعشاب التجارية (alazine وgesaprim) تحت ظروف عملية مختلفة. الترتيب 9-9-1 (9 خلايا عصبية مدخلة، و9 خلايا عصبية كامنة وخلية عصبية  مخرج) تعرض توافق ممتاز (R2=0.9913) بين التجربة العلمية ومحاكاة قيمة COD باعتبار دالة   hyperbolic tangent sigmoid ودالة linear transfer function في الطبقة الكامنة طبقة الخرج. يبين التحليل الحساس ان جميع مدخلات المتغيرات التي تم دراستها (زمن التفاعل، وpH، وتركيز مبيد الاعشاب والتلوث، والفوق صوتية US، وشدة الضوء فوق البنفسجي UV، و[TiO2]o، و[K2S2O8]o والاشعاع الشمسي SR) لها تأثير قوي على تقهقر الاعشاب التجارية بدلالة ازالة الطلب على الاكسجين الكيميائي (COD). بالإضافة إلى ان زمن التفاعل هو العامل الاكثر تأثيرا بنسبة اهمية تصل إلى 33.49%، تبعها تركيز مبدئي للمبيد الاعشاب. اجريت تجربة لأداء COD الافضل بواسطة الشبكة العصبية الاصطناعية المعكوسة، الان، ANNi يمكن ان تحسب افضل معامل غير معروف (زمن التفاعل÷ للحصول على الـ COD المطلوب. نسبة الخطأ المنخفضة جدا وقصر زمن الحسابات جعل هذه الطريقة جذابة لتطبق على التحكم عبر الانترنت بعملية الاكسدة المتقدمة (Advanced Oxidation Process (AOP)) على مدى تدهور مبيد الاعشاب التجارية.

الملف الاصلي

Optimal performance of COD removal during aqueous treatment

ملف الترجمة

الاداء الافضل لإزالة الطلب على الاكسجين الكيميائي خلال المعالجة المائية

مياه
ما هو شعورك؟
اعلانات جوجل
زر الذهاب إلى الأعلى