|
|
Využití modelů neuronových sítí pro hodnocení kvality vody ve vodovodních sítích
Cuesta Cordoba, Gustavo Andres ; Tuhovčák, Ladislav (vedoucí práce)
Vodárenský distribuční systém je tvořen sítí dílčích prvků a subsystémů, které slouží k dopravě vody od zdroje až k odběratelům. Voda musí být upravena v úpravně vody pro zajistění bezpečné pitné vody pro spotřebitele, neobsahující patogenní a jiné nežádoucí organismy. Důležitým aspektem pro dosažení nezávadné pitné vody a prevencí před šířením chorob přenášených vodou je její hygienické zabezpečení. Chlor je běžným nejpoužívanějším dezinfekčním prostředkem v konvenčních procesech úpravy vody. Jeho rozšířené použití je dáno nízkou cenou a jeho vysokou schopností ničení bakterií. Proto se zajišťují jeho zbytkové koncentrace ve vodárenských distribučních systémech, aby se zabránilo mikrobiologické kontaminaci. Zbytková koncentrace chloru je ovlivněna fenoménem známým jako úbytek chloru, což znamená, že chlor reaguje uvnitř systému a jeho koncentrace se tak snižuje. Chlor je měřen na výstupu z úpravny vody a také v několika daných bodech ve vodárenském distribučním systému určeném pro kontrolu kvality vody. Metody simulace a modelování pomáhají efektivním způsobem předvídat koncentraci chloru ve vodárenských distribučních systémech. Účelem předložené disertační práce je hodnotit koncentraci chloru v některých strategických bodech v rámci vodárenského distribučního systému pomocí historických naměřených údajů některých parametrů kvality vody, které ovlivňují úbytek chloru. Nedávné výzkumy kvality vody prokázaly možnosti použití nelineárního modelování pro predikci úbytku chloru. Úbytek chloru v potrubí je složitý jev, proto vyžaduje techniky, které mohou zajistit spolehlivé a efektivní zastoupení složitosti tohoto chování. Statistické modely založené na umělých neuronových sítích byly shledány vhodnými pro zkoumání a řešení problémů spojených s nelinearitou v predikci úbytku chloru a nabízí výhodu na rozdíl od konvenčních modelovacích technik. V tomto ohledu použivá tato disertační práce specifickou aplikaci neuronové sítě k vyřešení problému předpovídání zbytkového c
|
|
|
Využití modelů neuronových sítí pro hodnocení kvality vody ve vodovodních sítích
Cuesta Cordoba, Gustavo Andres ; Tuhovčák, Ladislav (vedoucí práce)
Vodárenský distribuční systém je tvořen sítí dílčích prvků a subsystémů, které slouží k dopravě vody od zdroje až k odběratelům. Voda musí být upravena v úpravně vody pro zajistění bezpečné pitné vody pro spotřebitele, neobsahující patogenní a jiné nežádoucí organismy. Důležitým aspektem pro dosažení nezávadné pitné vody a prevencí před šířením chorob přenášených vodou je její hygienické zabezpečení. Chlor je běžným nejpoužívanějším dezinfekčním prostředkem v konvenčních procesech úpravy vody. Jeho rozšířené použití je dáno nízkou cenou a jeho vysokou schopností ničení bakterií. Proto se zajišťují jeho zbytkové koncentrace ve vodárenských distribučních systémech, aby se zabránilo mikrobiologické kontaminaci. Zbytková koncentrace chloru je ovlivněna fenoménem známým jako úbytek chloru, což znamená, že chlor reaguje uvnitř systému a jeho koncentrace se tak snižuje. Chlor je měřen na výstupu z úpravny vody a také v několika daných bodech ve vodárenském distribučním systému určeném pro kontrolu kvality vody. Metody simulace a modelování pomáhají efektivním způsobem předvídat koncentraci chloru ve vodárenských distribučních systémech. Účelem předložené disertační práce je hodnotit koncentraci chloru v některých strategických bodech v rámci vodárenského distribučního systému pomocí historických naměřených údajů některých parametrů kvality vody, které ovlivňují úbytek chloru. Nedávné výzkumy kvality vody prokázaly možnosti použití nelineárního modelování pro predikci úbytku chloru. Úbytek chloru v potrubí je složitý jev, proto vyžaduje techniky, které mohou zajistit spolehlivé a efektivní zastoupení složitosti tohoto chování. Statistické modely založené na umělých neuronových sítích byly shledány vhodnými pro zkoumání a řešení problémů spojených s nelinearitou v predikci úbytku chloru a nabízí výhodu na rozdíl od konvenčních modelovacích technik. V tomto ohledu použivá tato disertační práce specifickou aplikaci neuronové sítě k vyřešení problému předpovídání zbytkového c
|
host ::
RSS.