Temat: artificial aeration

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Four stage hybrid constructed wetlands treating low-strength aquaculture wastewater with and without artificial aeration
Autorzy:: Zhang, S.-Y.
Li, G.
Li, X.
Tao, L.
Tematy:: wastewater treatment
aquaculture
water pollution
wetlands
aquaculture wastewater
artificial aeration
oczyszczanie ścieków
akwakultura
zanieczyszczenie wody
mokradła
sztuczne napowietrzanie
tereny podmokłe; Pokaż więcej
Wydawca:: Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/207748.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Driven by the booming demands for healthy food, aquaculture industry has to deal with the problem of water pollution appropriately so as to achieve sustainable development. In this study, a combination of four stage CWs (three horizontal subsurface flows followed by one free water surface flow) was configured to treat low-strength aquaculture wastewater. For performance assessment, the wetlands were monitored over three years, during which artificial aeration was added to them. By the results, the organic matters and nutrients were mainly sequestered in the anterior subsurface flows, while the surface flow mainly contributed to DO improvement. These results probably implied no necessity of excessive subsurface flows connected in a staged manner. In addition, the artificial aeration improved the treatment performance on ammonium-N, TN and TP in the first-stage CW.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Predykcja zmian temperatury dla złoża kompostu w zależności od stopnia napowietrzenia przy pomocy sztucznych sieci neuronowych
Prediction of temperature changes for compost bed depending on aeration degree, carried out using artificial neural networks
Autorzy:: Neugebauer, M.
Piechocki, J.
Sołowiej, P.
Tematy:: kompostowanie
sztuczna sieć neuronowa
napowietrzanie
composting
artificial neural network
aeration; Pokaż więcej
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/288900.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Efektywność procesu kompostowania zależy od wielu czynników. Jednym z nich jest intensywność napowietrzania złoża kompostu. Również zmiana temperatury procesu w czasie jest ważnym czynnikiem warunkującym jakość uzyskanego kompostu oraz wpływa również na czas trwania procesu kompostowania. W ramach przeprowadzonych badań kompostowano materiał biologiczny pochodzenia rolniczego dla różnych wartości intensywności napowietrzania. W ramach badań mierzono również zmiany temperatury w złożu kompostu w czasie kompostowania. Uzyskane dane zostały następnie wykorzystane do uczenia sztucznych sieci neuronowych (SSN). Wybrane SSN (o najniższych wartościach błędów) zostały następnie wykorzystane do przewidywania zmian temperatury w złożu kompostu i czasu trwania procesu kompostowania dla innych wartości napowietrzania złoża.
Composting process intensity depends on many determinants. One of them is compost bed aeration intensity. Also, process temperature change in time is an important factor determining quality of obtained compost. Moreover, it affects composting process duration. The scope of carried out research involved composting biological material of agricultural origin for different aeration intensity values. Moreover, completed tests covered measuring temperature changes in compost bed during composting. Then, obtained data was used to teach artificial neural networks (ANN). The selected ANN (with lowest error values) were then used to predict temperature changes in compost bed and composting process duration for other bed aeration values.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Predictive models for estimation of labyrinth weir aeration efficiency
Autorzy:: Aradhana, Aradhana
Singh, B.
Sihag, P.
Tematy:: labyrinth weir
oxygen aeration efficiency
artificial neural network
ANN
fuzzy logic
ANFIS
efektywność napowietrzania
napowietrzanie
sztuczne sieci neuronowe
logika rozmyta; Pokaż więcej
Wydawca:: Stowarzyszenie Komputerowej Nauki o Materiałach i Inżynierii Powierzchni w Gliwicach
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1818800.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Purpose: The purpose of the study is to estimate the aeration efficiency (E20) of Labyrinth weir using artificial intelligent (AI)-based models. Design/methodology/approach: The aeration efficiency (E20) was collected by using the nine models of Labyrinth weir with different shapes and dimensions. A total of 180 observations were used out of which 126 used to train the AI-based models and the remaining used to test the model. This observation consists of input variables such as Fraud number (Fr), Reynolds number (Re), numbers of keys (N), the ratio of head to the width of the channel (H/W), the ratio of crest length to width of the channel (L/W), the ratio of drop height to width of the channel (D/W) and shape factor (SF) and E20 as the output variables. The AI-based models used were Fuzzy Logic, multi-linear regression (MLR), adaptive neuro fuzzy interface system (ANFIS), and artificial neural network (ANN). Findings: The main findings of this investigation are that ANN is the best AI-based model that can estimate the E20 accurately than MLR, ANFIS, and Fuzzy Logic. Sensitivity analysis depicts that drop height at labyrinth weir is the essential factors for the estimation of E20; further, parametric studies have also been performed. Research limitations/implications: The proposed AI-based models can be used in the estimation of E20 with different shapes of labyrinth weir but still it needs improvement for the different dimensions. Practical implications: The best AI-based model can be used to calculate the E20 with the different values of input variables. Originality/value: There are no such AI-based models such as ANN, ANFIS, and Fuzzy Logic, available in the literature which can estimate the values of E20 accurately.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Intelligent PI controller and its application to dissolved oxygen tracking problem
Autorzy:: Zubowicz, T.
Brdys, M. A.
Piotrowski, R.
Tematy:: aeration process
artificial intelligence
control systems
dissolved oxygen
tracking problem
fuzzy logic controller
genetic algorithms
intelligent control
Takagi Sugeno Kang method
TSK
soft switching
wastewater treatment; Pokaż więcej
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/384365.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: The paper addresses design, calibration, implementation and simulation of the intelligent PI controller used for dissolved oxygen (DO) tracking at wastewater treatment plant (WWTP). The calibration process presented in this paper utilizes both engineering and scientific methods. Verification of the control system design method was obtained via simulation experiments.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "artificial aeration" wg kryterium: Temat