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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Sung-Hyun Kwon (Gyeongsang National University Tongyong) Daechul Cho (Soonchunhyang University Asan)
저널정보
한국청정기술학회 청정기술 청정기술 제29권 제2호
발행연도
2023.6
수록면
145 - 150 (6page)

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Tele-metering systems have been useful tools for managing domestic wastewater treatment plants (WWTP) over the last decade. They mostly generate water quality data for discharged water to ensure that it complies with mandatory regulations and they may be able to produce every operation parameter and additional measurements in the near future. A sub-big data group, comprised of about 150,000 data points from four domestic WWTPs, was ready to be classified and also analyzed to optimize the WWTP process. We used the Statistical Product and Service Solutions (SPSS) 25 package in order to statistically treat the data with linear regression and correlation analysis. The major independent variables for analysis were water temperature, sludge recycle rate, electricity used, and water quality of the influent while the dependent variables representing the water quality of the effluent included the total nitrogen, which is the most emphasized index for discharged flow in plants. The water temperature and consumed electricity showed a strong correlation with the total nitrogen but the other indices’ mutual correlations with other variables were found to be fuzzy due to the large errors involved. In addition, a multilayer perceptron analysis method was applied to TMS data along with root mean square error (RMSE) analysis. This study showed that the RMSE in the SS, T-N, and TOC predictions were in the range of 10% to 20%.
#Artificial intelligence #Environmental big data #Wastewater plants #Stochastic analysis #Manpower saving

목차

Abstract
1. Introduction
2. Materials and Method
3. Result and Discussion
4. Conclusion
References

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