Моделювання та автоматизація процесу електрокоагуляційного очищення стічних вод
Journal Title: Бионика интеллекта - Year 2018, Vol 1, Issue 90
Abstract
Побудовано математичну модель процесу електрокоагуляційного очищення стічних вод, що враховує геометричні розміри реактора, об’ємну витрату рідини та прикладену силу струму. Розроблено імітаційну модель, яка описує процеси, що протікають в електрокоагуляторі, на основі якої проведено дослідження впливу сили струму на концентрацію цільового компоненту на виході з реактора. На основі експериментальних даних перевірено адекватність побудованої моделі. Розроблено систему автоматизації, що забезпечує оптимальну витрату електроенергії при дотриманні екологічних норм, щодо допустимих концентрацій іонів важких металів. Mathematical model of the electrocoagulation process for water treatment, which takes into account the geometric dimensions of the reactor, the volumetric flow rate and the applied current strength, was constructed. The simulation model that describes the processes occurring in the electrocoagulator has been developed, on the basis of this studied the influence of current strength on the concentration of the target component at the exit from the reactor. based on experimental data verified the adequacy of the constructed model. A system of automation, which provides the optimal energy consumption and ensures observance of ecological standards for allowable concentrations of heavy metal ions, has been developed.
Authors and Affiliations
А. П. Сафоник, Іван Таргоній, Сергій Коваль
Keywords
Related Articles
- EP ID EP593216
- DOI -
- Views 102
- Downloads 0
Deep Neo-fuzzy Neural Network and its Learning
Optimizing the learning speed of deep neural networks is an extremely important issue. Modern approaches focus on the use of neural networks based on the Rosenblatt perceptron. But the results obtained are not satisfacto...
Нейромережевий метод кешування даних
Розглянуто основні існуючі види кешування та алгоритми збереження даних в кеш-памяті. запропоновано підхід до здійснення кешування на основі нейронних мереж. Проаналізовано результати роботи проекту-доказу концепції. зап...
Критерії вибору персептронної моделі для прогнозування: аналіз і практичні рекомендації щодо їх використання
Аналізуються існуючі і досить поширені статистичні (RMSE, МАРЕ, MAE та інші) і деякі інформаційні критерії (AIC, KIC, HQ тощо)(метрики) вибору персептронної моделі для прогнозування часових рядів, аналізуються переваги т...
Глибока нео-фаззі нейронна мережа та її навчання
Оптимізація швидкодії навчання глибоких нейронних мереж є надзвичайно актуальним питанням. Сучасні підходи орієнтуються на використання нейронних мереж на основі персептрону Розенблатта. Але отримувані результати не явля...
The Q# programming language investigation
This work is the investigation of the current state of the existing tools for quantum computing, especially the Q# programming language as the most developed tool for this nowadays. Since quantum computing is one of the...