Obtaining key parameters and working conditions of wastewater biological nutrient removal by means of artificial intelligence tools

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Obtaining key parameters and working conditions of wastewater biological nutrient removal by means of artificial intelligence tools

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dc.contributor.author Martín de la Vega, Pedro Tomás
dc.contributor.author Jaramillo Morán, Miguel Ángel
dc.date.accessioned 2019-10-24T11:47:59Z
dc.date.available 2019-10-24T11:47:59Z
dc.date.issued 2018
dc.identifier.issn 2073-4441
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10662/9869
dc.description.abstract El potencial de oxidación-reducción (ORP) y el oxígeno disuelto (DO) han sido monitoreados en una planta municipal de tratamiento de aguas residuales (EDAR). Se registraron tres mil doscientos ciclos de aireación-no aireación. Se analizaron definiendo 16 parámetros para caracterizar cada uno de ellos. Los vectores así obtenidos fueron tratados con la herramienta de diagrama de caja para rechazar aquellos con valores atípicos (valores anormalmente altos o bajos). Los datos restantes fueron procesados por una red neuronal (mapa auto organizado: SOM) para clasificarlos en clases y obtener relaciones entre parámetros para identificar aquellos más representativos de la dinámica del sistema. Eran: la tasa de absorción de oxígeno (OUR), la pendiente promedio de aumento de oxígeno (ORAS) y la "flecha" potencial de oxidación-reducción (ORParrow, la distancia máxima entre la curva ORP y su alineación). Finalmente, las clases obtenidas de SOM se agruparon en cuatro macro clases mediante el algoritmo K-Medias para definir cuatro estados de operación relacionados con las características estacionales y de carga, que pueden tenerse en cuenta, junto con los parámetros clave, en La gestión de la EDAR con el objetivo de mejorar el rendimiento de eliminación de nutrientes mediante la adaptación de sus controladores a las variaciones estacionales y de carga. es_ES
dc.description.abstract The oxidation-reduction potential (ORP) and the dissolved oxygen (DO) have been monitored in a municipal wastewater treatment plant (WWTP). Three thousand two hundred aeration–non-aeration cycles were recorded. They were analyzed by defining 16 parameters to characterize each one of them. The vectors so obtained were treated with the box-plot tool to reject those with outliers (abnormally high or low values). The remaining data were processed by a neural network (self-organizing map: SOM) in order to classify them into classes and to obtain relations between parameters to identify those more representative of the system dynamics. They were: the oxygen uptake rate (OUR), the oxygen rise average slope (ORAS), and the oxidation-reduction potential “arrow” (ORParrow, the maximum distance between the ORP curve and its linearization). Finally, the classes obtained from SOM were grouped into four macro-classes by means of the K-means algorithm in order to define four operation states related to seasonal and load characteristics, which may be taken into account, along with the key parameters, in the WWTP management with the aim of improving the nutrient removal performance by adapting their controllers to seasonal and load variations. es_ES
dc.description.sponsorship • Junta de Extremadura y Fondos FEDER. Beca GR15019 es_ES
dc.format.extent 21 p. es_ES
dc.format.mimetype application/pdf en_US
dc.language.iso eng es_ES
dc.publisher MDPI es_ES
dc.rights Attribution 4.0 International *
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ *
dc.subject Planta de tratamiento de aguas residuales es_ES
dc.subject Eliminación de nutrientes biológicos es_ES
dc.subject Indicadores clave de parámetros es_ES
dc.subject Oxígeno disuelto es_ES
dc.subject Potencial de reducción de oxidación es_ES
dc.subject Mapa autoorganizado es_ES
dc.subject K-Medias es_ES
dc.subject Wastewater treatment plant es_ES
dc.subject Biological nutrient removal es_ES
dc.subject Key parameter indicators es_ES
dc.subject Dissolved oxygen es_ES
dc.subject Oxidation reduction potential es_ES
dc.subject Self-organizing map es_ES
dc.subject K-Means es_ES
dc.title Obtaining key parameters and working conditions of wastewater biological nutrient removal by means of artificial intelligence tools es_ES
dc.type article es_ES
dc.description.version peerReviewed es_ES
europeana.type TEXT en_US
dc.rights.accessRights openAccess es_ES
dc.subject.unesco 3308.06 Regeneración del Agua es_ES
dc.subject.unesco 2303.31 Química del Agua es_ES
europeana.dataProvider Universidad de Extremadura. España es_ES
dc.identifier.bibliographicCitation Martín de la Vega, P.T.; Jaramillo-Morán, M.A. Obtaining Key Parameters and Working Conditions of Wastewater Biological Nutrient Removal by Means of Artificial Intelligence Tools. Water 2018, 10, 685 es_ES
dc.type.version publishedVersion es_ES
dc.contributor.affiliation Universidad de Extremadura. Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Automática es_ES
dc.relation.publisherversion https://www.mdpi.com/2073-4441/10/6/685 es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.3390/w10060685 es_ES
dc.identifier.doi 10.3390/w10060685
dc.identifier.publicationtitle Water es_ES
dc.identifier.publicationissue 6 es_ES
dc.identifier.publicationfirstpage 1 es_ES
dc.identifier.publicationlastpage 21 es_ES
dc.identifier.publicationvolume 10, 685 es_ES


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