retele neuronale artificialedigilib.utcb.ro/repository/ccn/pdf/ichim.pdf · 2007-06-22 ·...
TRANSCRIPT
-
1
&XYDQW�LQDLQWH�
La baza lucrarii se afla preocuparile domnului profesor universitar dr. ing. Marin
Sandu si ale catedrei de Inginerie Sanitara si Protectia Apelor privind
imbunatatirea eficientei treptelor chimice din statiile de tratare. Mantionez ca in
cadrul catedrei au fost analizate, studiate si realizate diverse metode de
imbunatatire a dozarii reactivilor din treptele chimice, iar prezenta lucrare este o
completare a eforturilor depuse in catedra de Inginerie Sanitara si Protectia
Apelor. Lucrarea de fata abordeaza aceasta problema, a eficientizarii terptelor
chimice, din perspectiva modelarii matematice si modelarii neuronale.
In prezent autorul este dezvoltator de aplicatii software si instructor pentru
dezvoltarea de aplicatii GIS la ESRI Romania.
Se mentioneaza ca realizarea acestei lucrari nu ar fi fost posibila fara indrumarea
si participarea nemijlocita a domnului profesor universitar dr. ing. Marin Sandu.
Multumesc pentru sprijin catedrei de Inginerie Sanitara si Protectia Apelor si
Laboratorului pentru Calitatea Apei. Datale utilizate in aceasta lucrare au fost
obtinute prin masuratori ralizate in cadrul Laboratorului pentru Calitatea Apei.
Multumesc conducerii Universitatii Tehnice de Constructie Bucuresti, Facultatii
de Hidrotehnica si SC ESRI Romania.
Multumesc sotiei si mamei pentru intelegerea si sprijinul acordat in toti acesti ani
de elaborare a lucrarii.
-
2
&835,16�1. PREVEDERI LEGISLATIVE. NECESITATE OBIECTIVA........................................................ 4
2. STADIUL ACTUAL PRIVIND DOZAREA REACTIVILOR IN UZINELE DE PRODUCTIE
A APEI POTABILE ................................................................................................................................... 12
2.1. DESTABILIZAREA SUSPENSIILOR COLOIDALE .............................................................................. 13
2.2. TRANSPORTUL PARTICULELOR ................................................................................................... 15
2.3. AMESTECUL RAPID ..................................................................................................................... 16
2.4. SCHEME DE AUTOMATIZARE IN DOZAREA REACTIVILOR............................................................. 18
2.5. DOZAREA CONTROLATA A REACTIVULUI DE COAGULARE - FLOCULARE..................................... 24
2.5.1. Modelarea matematica a fenomenului .................................................................................. 26
2.5.2. Utilizarea dispozitivului SCD in procesul de control si monitorizare. ................................. 30
2.6. ANALIZA REZULTATELOR OBTINUTE PRIN DOZAREA CONTROLATA ............................................ 38
3. APLICAREA RETELELOR NEURONALE ARTIFICIALE IN TEHNOLOGIA DOZARII . 40
3.1. SISTEME PENTRU MONITORIZAREA CALITATII APEI..................................................................... 40
3.2. CONTROLUL TRATARII APEI ........................................................................................................ 43
4. MODELAREA MATEMATICA IN TEHNOLOGIA DOZARII REACTIVILOR DE
COAGULARE ............................................................................................................................................ 58
4.1. ANALIZA SETULUI DE MASURATORI EXISTENTE.......................................................................... 61
4.1.1. Identificarea factorilor care pot influenta doza de reactiv ................................................... 62
4.1.2. Validarea setului de date existent ......................................................................................... 64
4.2. MODELAREA ANALITICA IN STABILIREA DOZELOR DE REACTIV.................................................. 76
4.2.1. Regresia multipla liniara ...................................................................................................... 77
4.2.2. Rezultate obtinute prin regresie multipla liniara.................................................................. 78
4.2.3. Regresia multipla exponentiala............................................................................................. 82
4.2.4. Rezultate obtinute prin regresie multipla exponentiala ........................................................ 83
4.3. MODELARE NON-ANALITICA IN STABILIREA DOZELOR DE REACTIV ............................................ 88
4.3.1. Consideratii teoretice............................................................................................................ 88
4.3.2. Interactiunea RN – proces tehnologic................................................................................... 88
4.3.3. Mecanismul de instruire al neuronului ................................................................................. 90
4.3.4. Arhitectura retelei neuronale................................................................................................ 92
4.3.5. Functia de raspuns................................................................................................................ 97
4.3.6. Ponderile neuronilor........................................................................................................... 100
4.3.7. Algoritmul de minimizare a erorilor ................................................................................... 101
4.3.8. Calculul raspunsului retelei neuronale............................................................................... 102
-
3
4.3.9. Semnalul de eroare ............................................................................................................. 104
4.3.10. Corectarea ponderilor.................................................................................................... 106
4.3.11. Instruirea retelei neuronale artificiale........................................................................... 107
4.3.12. Imbunatatirea performantelor retelelor neuronale........................................................ 110
4.3.12.1. Metoda momentului........................................................................................................ 111
4.3.12.2. Rata de instruire variabila ............................................................................................. 112
4.3.12.3. Algoritmul de calire simulata......................................................................................... 115
4.3.12.4. Algoritmi genetici........................................................................................................... 118
4.3.12.5. Conditii suplimentare privind generarea ponderilor de inceput.................................... 120
5. REALIZAREA RETELEI NEURONALE ARTIFICIALE........................................................ 122
5.1. DEZVOLTAREA APLICATIEI SOFTWARE ..................................................................................... 122
5.2. CONTROLUL INSTRUIRII ............................................................................................................ 124
5.2.1. Utilizarea retelei neuronale artificiale ............................................................................... 126
5.2.2. Rezultate obtinute prin modelare neuronala....................................................................... 130
6. ANALIZA REZULTATELOR SI VEROSIMILITATEA METODELOR UTILIZATE........ 135
6.1. ANALIZA REZULTATELOR ......................................................................................................... 135
6.2. VEROSIMILITATEA METODELOR UTILIZATE .............................................................................. 143
7. CONCLUZII GENERALE ............................................................................................................ 145
7.1. CONTINUTUL LUCRARII ............................................................................................................ 148
7.2. CONTRIBUTII ORIGINALE ALE AUTORULUI ................................................................................ 150
BIBLIOGRAFIE....................................................................................................................................... 153
-
4
��� 3UHYHGHUL�OHJLVODWLYH��1HFHVLWDWH�RELHFWLYD�Sanatatea populatiei reprezinta una din preocuparile importante ale organismelor
Statului Roman. In acest sens, calitatea factorilor de mediu sau a unor produse,
care pot intra in contact direct cu factorul uman in activitatile cotidiene, este
reglementata prin normative si legi. Aceste produse, care pot intra in contact
direct cu factorul uman, pot face parte din categoria produselor alimentare sau a
produselor nealimentare. Produsele care prin natura lor sunt vitale pentru
populatie, beneficiaza de o atentie sporita din partea autoritatilor, concretizata
prin legi, reglementari, normative, organisme de control, masuri contraventionale
etc. Apa potabila este considerata un element vital si primordial pentru populatie.
In acest sens, in Romania exista o preocupare activa in ceea ce priveste
asigurarea cadrului tehnic si legislativ pentru garantarea calitatii apei potabile.
Din ansamblul de masuri referitoare la calitatea apei potabile face parte si legea
458/8 iulie 2002. Aceasta lege reglementeaza calitatea apei potabile si are ca
obiectiv protectia sanatatii oamenilor impotriva efectelor oricarui tip de
contaminare ce poate avea drept sursa apa potabila.
Legea nr. 458 privind Calitatea Apei Potabile (LCAP), adoptata in iulie 2002
cuprinde urmatoarele capitole importante:
- dispozitii generale: definitii, aplicabilitate si exceptii de la lege;
- conditii de calitate: stabileste valorile parametrilor de calitate si sectiunile
in care acestia trebuie asigurati;
- monitorizare: stabileste programul de monitorizare si factorii responsabili
pentru derularea acestuia;
- masuri de remediere si restrictii de utilizare: stabileste organismele
implicate in declararea starii de neconformitate, precum si masurile care
trebuie adoptate pentru remedierea situatiei, in functie de tipul de
neconformitate constanta;
-
5
- derogari: se stabilesc organele care pot aproba derogari de la anumite
prevederi ale legii precum si conditiile in care pot fi acordate aceste
derogari;
- asigurarea calitatii tehnologiilor de tratare, echipamentelor, substantelor si
materialelor care vin in contact cu apa potabila;
- informarea si raportarea: stabileste obligatiile organismelor implicate in
producerea si distributia catre populatie a apei potabile, in ceea ce
priveste accesul la informatii referitoare la calitatea apei potabile;
- contraventii si sactiuni;
- dispozitii finale: se stabilesc responsabilitatile pentru implementarea legii
si termenele care trebuie respectate;
Legea Privind Calitatea Apei Potabile a intrat in vigoare incepand cu data de 29
August 2002 (la 30 de zile dupa publicarea in Monitorul Oficial). A fost modificata
si completata prin legea 311 / 2004.
Atat directiva CE 98/83/EC cat si legea privind Calitatea Apei Potabile grupeaza
indicatorii care trebuie analizati si respectati in: parametrii microbiologici;
parametrii chimici si parametrii indicatori. In tabelul 1.1 se prezinta o comparatie
a parametrilor de calitate a apei cuprinsi in normele Organizatiei Mondiale a
Sanatatii (OMS), in Standardul Asociatiei Americane de Protectie a Mediului –
EPA (Safe Drinking Water Act – SDWA), Directiva CE 98/83/EC, fostul standard
STAS 1342/1991 si legea nr. 458/2002 privind Calitatea Apei Potabile.
Tabelul 1.1 Coparatie parametrii de calitate apa potabila
PARAMETRU Norme ghid OMS
SDWA, USEPA
1995
Directiva 98/83/EC
1998
STAS 1342/1991
C.A. – C.M.A.
L.C.A.P. 2002
PARAMETRI ORGANOLEPTICI (ESTETICI)
Gust (grade) Acceptabil 2 – 2 Acceptabil
Miros (grade) Accestabil 2 – 2 Acceptabil
PARAMETRI FIZICO-CHIMICI ANORGANICI
Turbiditate (NTU) Acceptabil
-
6
PARAMETRU Norme ghid OMS
SDWA, USEPA
1995
Directiva 98/83/EC
1998
STAS 1342/1991
C.A. – C.M.A.
L.C.A.P. 2002
Culoare (grade) 15 15 Acceptabil 15 - 30 6.5 – 9.5
Conductivitate (µS/cm) 2500 1000 - 3000 2500
Aluminiu (mg/l) 0.2 0.2 0.05 – 0.2 0.2
Amoniu (mg/l) 1.5 0.5 0 – 0.5 0.5
Azotiti (mg/l) 3 3.3 0.5 0 – 0.3 0.5
Azotati (NO3/ mg/l) 50 44 50 45 - 45 50
Fibre azbest (µg/l) 7000
Argint (mg/l)
Arsen (mg/l) 0.01 0.05 0.01 0.05 0.01
Bor (mg/l) 0.3 1 1
Bariu (mg/l) 0.7 2
Beriliu (mg/l) 0.004
Calciu (mg/l) 100 – 180
Cloruri (mg/l) 250 250 250 0.05 – 0.1 0.1
Cupru (mg/l) 2 1 2 0.05 – 0.1 0.1
Cadmiu (mg/l) 0.003 0.005 0.005 0.005 0.005
Cianuri totale (mg/l) 0.07 0.2 0.05 0.05
Cianuri libere (mg/l) 0.001 0.001
Crom (mg/l) 0.05 0.1 0.05 0.05 0.05
Duritate Totala (grd. Germane) 20 – 30 min. 5
Fier (mg/l) 0.3 0.3 0.2 0.1 – 0.3 0.2
Fluor (mg/l) 1.5 4 1.5 1.2 1.2
Sulfuri si hidrogen sulfurat (mg/l) 0.05 0 – 0.1 0.1
Mangan (mg/l) 0.5 0.05 0.05 0.05 – 0.3 0.05
Mercur (mg/l) 0.001 0.002 0.001 0.001 0.001
Molibden (mg/l) 0.07
Nichel (mg/l) 0.02 0.1 0.02 0.1 0.02
Plumb (mg/l) 0.01 0.015 0.01 0.05 0.01
Seleniu (mg/l) 0.01 0.05 0.01 0.01 0.01
Sulfati (mg/l) 250 250 250 200 – 400 250
Sodiu (mg/l) 200 200 200
Sbstante tensioactive – total (mg/l) 0.5 0.2 – 0.5 0.2
-
7
PARAMETRU Norme ghid OMS
SDWA, USEPA
1995
Directiva 98/83/EC
1998
STAS 1342/1991
C.A. – C.M.A.
L.C.A.P. 2002
Taliu (µg/l) 2 – 1
Zinc (mg/l) 3 5 5 - 7 5
PARAMETRI ORGANICI
SO KMnO4 – mg/l 20 10 – 12 20
Carbon organic (mg/l) 2 5
Benzen (µg/l) 10 5 1 1.0
Benzapiren (µg/l) 0.7 0.2 0.01 0.01
Clorura de vinil (µg/l) 5 2 0.5 0.5
Diclormetan (µg/l) 20 5
Dicloretan (µg/l)
Dicloretan (µg/l) 30 5 3 3
Tricloretan (µg/l) 2000 200
Dicloreina (µg/l) 30 7
Dicloreina (µg/l) 50
Hidrocarburi aromatice policiclice (µg/l) 0.1 0.01 0.1
Tricloretena (µg/l) 70 10 10
Tetracloretena (µg/l) 40 10 10
Toluen (µg/l) 700 100
Xilen (µg/l) 500 1000
Etilbenzen (µg/l) 300 700
Stiren (µg/l) 20 100
Monoclorbenzen (µg/l) 300 100
Diclorbenzen (µg/l) 1000 600
Diclorbenzen (µg/l)
Diclorbenzen (µg/l) 300 75
Triclorobenzen (µg/l) 20 3
Hexaclorbenzen (µg/l) 1
Acrilamida (µg/l) 0.5 0.1 0.1
Hexaclorpentaida (µg/l) 50
EDTA (µg/l) 200
Acid acetonitrilic (µg/l) 200
PESTICIDE
Pesticide – Total (µg/l) 0.5 0.5 0.5
-
8
PARAMETRU Norme ghid OMS
SDWA, USEPA
1995
Directiva 98/83/EC
1998
STAS 1342/1991
C.A. – C.M.A.
L.C.A.P. 2002
Pesticide – Clasa (µg/l) 0.1 0.1 fiecare comp 0.1
Aldicarb (µg/l) 10 7
Aldrin / deldrin (µg/l) 0.03 0.03 0.1 0.03
Atrazina (µg/l) 2 3
Bentazona (µg/l) 30
Carbofuran (µg/l) 5 40
Chlodane (µg/l) 0.2 2
DDT (µg/l) 2
Dibromo 3 (µg/l) 1 0.2
D (µg/l) 30 70
Dichloropropan (µg/l) 20 5
Dichloropropan (µg/l)
Dichloropropene (µg/l) 20
Dioxin (µg/l) 0.03
Dibrometilena (µg/l)
Heptaclor (µg/l) 0.03 0.6 0.03 0.03
Hexaclorbenzen (µg/l) 1 1
Lindan (µg/l) 2 0.2
In tabelul anterior au fost marcate particularitatile Legii nr. 458/2002 privind
calitatea apei potabile in comparatie cu Directiva CE 98/83/EC. Tinand seama de
cele amintite anterior pot fi mentionate urmatoarele:
- Turbiditatea; pentru turbiditate se prevede “nici o schimbare anormala” in
timp ce in Legea 458/2002 se prevede un prag maxim de 5 NTU; in
ambele reglementari, turbiditatea este apreciata ca un parametru de care
depinde calitatea finala a dezinfectiei, din acest punct de vedere fiind
necesara o turbiditate maxima de 1 NTU;
- Cupru; in timp ce Directiva CE 98/83 prevede o valoare maxima de 2.0
mg/l, legea este mult mai restrictiva, cu o valoare maxima de 0.1 mg/l;
- Cianuri libere; Legea prevede pentru cianuri libere o valoare de 10 µg/l, in
timp ce in Directiva nu este prevazut nimic;
-
9
- Duritatea; nu exista nici o prevedere in Directiva, iar legea prevede minim
5 grade germane;
- Fluorul; Valoarea din Lege (1.2 mg/l) este mai restrictiva in raport cu
Directiva (1.5 mg/l);
- Sulfati si hidrogen sulfurat; nu exista nici o prevedere in Drectiva, in timp
ce in Lege se prevede o concentratie maxima de 0.1 mg/l;
- Detergenti (substante tensioactive – total); nu exista nici o prevedere in
Directiva, in timp ce in lege se prevede o concentratie maxima de 0.2
mg/l;
- Zinc; nu exista nici o prevedere in Directiva in timp ce in lege se prevede o
concentratie maxima de 5 mg/l;
- Clor rezidual; nu exista nici o prevedere in Directiva, in timp ce in lege se
prevede o concentratie maxima de 5 mg/l;
- Indicatori de radioactivitate; in Lege sunt prevazute limite pentru acesti
indicatori, in timp ce in Directiva sunt prevazute numai specificatii privind
activitatea globala . (0.1 Bq/l) � (1.0 Bq/l); Comparand Legea nr. 458/2002 privind Calitatea Apei Potabile – 2002 cu vechiul
standard 1342/1991 se constata ca:
- Pentru o serie de parametri conditiile au devenit mai severe;
o Arsen – a scazut de la 0.05 mg/l la 0.01 mg/l;
o Nichel – a scazut de la 0.1 mg/l la 0.02 mg/l;
o Plumb – a scazut de la 0.05 mg/l la 0.01 mg/l;
o Aldrin si Deldrin – a scazut de la 0.1 mg/l la 0.03 mg/l pe fiecare
componenta;
- O parte din limite au fost relaxate relaxat:
o Azotiti – creste de la 0.3 mg/l la 0.5 mg/l;
o Azotati – creste de la 45 mg/l la 50 mg/l;
-
10
o Cianuri libere – creste de la 45 mg/l la 50 mg/l;
o Hidrocarburi aromatice de la 0.01 mg/l la 0.05 mg/l;
- Au aparut parametri noi: Bor, Cianuri total, Sodiu, Carbon organic total,
Benzen, Benzapiren, Clorura de vinil, Dicloretan, Tricloretan si
Tetracloretan, Acrilamida, Epiclorhidrina, Heptaclor si Heptaclorepoxid,
Bromati, Tritiu, Doza efectiva totala de referinta, E. Coli, Pseudomonas,
Aeruginoasa, Clostridium, Perfirgens;
- O serie de parametri nu se mai analizeaza: calciu, substante organice cu
metoda K2Cr2O7, compusi fenolici distilabili, fosfati, magneziu, oxigen
dizolvat, uraniu natural, amine aromatice, indicatori biologici.
Implementarea Legii privind calitatea apei potabile este sprijinita de legislatia
secundara (Hotarari de Guvern si Ordine de Ministru) care stabilesc urmatoarele:
- Normele de supraveghere, inspectie sanitara si monitorizare a calitatii
apei potabile si Procedura de autorizare sanitara a productiei si distributiei
apei potabile (HG Nr. 974/2004);
- Norme de calitate pe care trebuie sa le indeplineasca apele de suprafata
utilizate pentru potabilizare si Normativul privind metodele de masurare si
frecventa de prelevare si analiza a probelor din apele de suprafata
destinate producerii de apa potabila (HG Nr. 100/2002);
- Normele de igiena privind apele potabile imbuteliate, altele decat apele
minerale naturale (Ordinul MS Nr. 273/2004, cu modificarile si
completarile ulterioare)
- Normele de igiena privind alimentarea cu apa a localitatilor si fantanilor
individuale sau publice, utilizate pentru aprovizionarea cu apa potabila;
- Procedurile de reglementare sanitara pentru proiectele de amplasare,
constructie, amenajare si reglementare sanitara a functionarii obiectivelor
si a activitatilor desfasurate in acestea, altele decat cele supuse
inregistrarii in registrul comertului (Ordinul MS Nr. 117/2002 cu
completarile si adaugirile ulterioare);
-
11
- Organizarea si functionarea inspectiei sanitare (Ordinul MS Nr.
861/2003);
- Organizarea si functionarea DJSP (Ordinul MS Nr.1042/2003);
Alte acte normative importante pentru activitatile de inspectie sanitara sunt:
- Legea nr. 100/1998 privind asistenta de sanatate publica;
- Legea nr. 98/2004 privind stabilirea si sanctionarea contraventiilor la
normele legate de igiena si sanatate publica;
- Ordonanta Guvernului Nr. 2/2001 privind regimul juridic al contraventiilor,
cu modificarile si completarile ulterioare.
Pentru producatorii de apa cel mai important capitol al acestei legi este cel
referitor la asigurarea calitatii apei potabile prin tehnologii de tratare performante,
dar si siguranta echipamentelor, substantelor�úL�PDWHULDOHOor care vin in contact cu apa potabila.
Prezenta lucrare analizeaza aspectele privind controlul eficientei treptelor de
tratare a apei si elaboreaza solutii pentru controlul si dozarea reactivilor de
coagulare – floculare utilizati in procesele de tratare a apei potabile. In lucrare
sunt prezentate si analizate din punct de vedere al verosimilitatii mai multe
metode de determinare a dozei optime de reactiv de coagulare – floculare. Dintre
aceste metode, utilizarea modelarii neuronale in predictia dozelor de coagulant
constitue obiectul principal al lucrarii. Pentru a evidentia performantele retelelor
neuronale a fost necesara verificarea unor metode consacrate, precum este
dozarea controlata si modelarea prin regresie statistica.
Este de asteptat ca indicatorii de calitate pentru apa potabila sa devina mai
restrictivi in urmatoarele decenii datorita cresterii atat a exigentelor
consumatorilor cat si a degradarii surselor de apa.
In acest cadru, lucrarea elaborata creeaza premizele dezvoltarii unor tehnici de
varf capabile sa asigure conducerea on-line a proceselor tehnologice.
-
12
��� 6WDGLXO�DFWXDO�SULYLQG�GR]DUHD�UHDFWLYLORU�LQ�X]LQHOH�GH�SURGXFWLH�D�DSHL�SRWDELOH��
Coagularea este un proces complex in care pot fi utilizati o multime de reactivi si
in care pot avea loc diverse reactii. Procesul de coagulare este alcatuit din mai
multe etape tehnologice principale si anume [3]:
- prepararea coagulantului;
- amestecul solutiei de reactivi cu apa potabila;
- destabilizarea chimica a particulelor;
- contactul fizic dintre particule care are ca rezultat procesul global de
agregare al particulelor;
Procesul de coagulare se realizeaza, in cele mai multe cazuri, in doua unitati
amplasate in serie si anume:
- o unitate pentru amestecul rapid, in care se realizeaza dozarea
coagulantului si destabilizarea particulelor;
- o unitate pentru floculare, in care se realizeaza contactul dintre particule.
Particulele continute in apa bruta pot diferi ca origine, concentratie si marime.
Acestea pot sa provina din sol sau din surse atmosferice (argile, organisme
patogene etc) sau pot fi rezultatul proceselor chimice si biologice care au loc in
apa bruta (alge, precipitat de CaCo3, hidroxizi de Fe, detritus organic activ).
Dimensiunile particulelor pot varia de la cateva zeci de nanometri (virusi) pana la
sute de micrometri (microplancton) [3]. Aceste particule pot fi indepartate din apa
prin procese de coagulare, sedimentare si filtrare.
Procesul de coagulare folosit in tratarea apei este alcatuit din trei etape
importante:
- amestecul coagulantului cu apa bruta;
- destabilizarea particulelor;
- coliziunea dintre particule;
-
13
Primele doua etape, amestecul coagulantului si destabilizarea particulelor, au loc
in unitatile pentru amestecul rapid, in timp ce coliziunea dintre particule se
produce, in principal, in unitatile de floculare.
Coloizii pot fi stabili sau instabili. Coloizii stabili se mai numesc si coloizi
reversibili si sunt stabili din punct de vedere energetic si termodinamic
(moleculele de sapun sau detergent, proteinele, polimerii mari si unele substante
humice). Coloizii ireversibili pot coagula incet sau rapid [4]. Termenul de coloid
stabil sau cel de coloid instabil pot fi utilizati pentru a caracteriza coloizii
ireversibili (avand, in acest caz, o semnificatie cinetica si nu una termodinamica
sau energetica). Un coloid stabil cinetic este o suspensie ireversibila care
coaguleaza foarte incet. Un coloid instabil este un coloid ireversibil care
coaguleaza rapid. In procesele de tratare, procesul de coagulare este utilizat
pentru a putea favoriza agregarea, pentru a transforma o suspensie stabila in
una instabila. Fortele importante care actioneaza asupra particulelor sunt fortele
electrostatice Van der Waals produse de moleculele absorbite si fortele
hidrodinamice.
����� 'HVWDELOL]DUHD�VXVSHQVLLORU�FRORLGDOH�In functie de reactivii utilizati in procesul de tratare chimica a apei, destabilizarea
se poate produce in diferite moduri si anume:
- compresia dublului strat;
- absorbtia care are ca rezultat neutralizarea incarcarii particulelor;
- transformarea in precipitat;
- absorbtia care are ca rezultat formarea de punti intre particule.
&RPSUHVLD� VWUDWXOXL� GXEOX. Unele saruri sunt electroliti indiferenti ceea ce inseamna ca au incarcari punctiforme si nu prezinta caracteristici chimice, cum ar
fi reactia de hidroliza si absorbtie, care apar in timpul coagularii. Interactiunea
dintre electrolitii indiferenti si particulele coloidale este una de natura exclusiv
electrostatica: ionii de aceeasi sarcina cu sarcina coloidului sunt respinsi, in timp
ce ionii de sarcina contrara se vor atasa de coloid. Destabilizarea se va produce
-
14
prin compresia stratului difuz care inconjoara particula. O concentratie ridicata de
electrolit in solutie duce la o concentratie ridicata a ionilor de semn contrar in
stratul difuz. Volumul stratului difuz, necesar pentru a mentine
electroneutralitatea, se micsoreaza – ceea ce va duce la micsorarea activitatii
stratului difuz.
$EVRUEWLD�VL�QHXWUDOL]DUHD. Energia electrochimica este data de produsul 0ψ⋅⋅ Fz unde: z reprezinta sarcina ionului de coagulant;
F reprezinta constanta Faraday;
0ψ reprezinta diferenta de potential dintre suprafata particulelor si zona
circulara care inconjoara particula;
In cazul unui ion monovalent, diferenta de potential dintre acesta si particula este
de cca 100 mV, valoare care poate duce la o atractie electrostatica de cca 9,6
kJ/mol. Cum in cazul legaturilor covalente energia legaturii este de 200-400
kJ/mol, inseamna ca interactiunea coagulant-coloid este predominanta in raport
cu efectul electrostatic din procesul de destabilizare al coloizilor. Utilizarea ionilor
de Na+ si C12H25NH3+ drept coagulant pentru destabilizare a dus la urmatoarele
constatari:
- ionii de sodiu sunt eficienti in coagulare numai pentru concentratii mai
mari de 10-1 M, in timp ce pentru coagulantul amino-organic [3], de
aceeasi sarcina, produce destabilizari pentru concentratii de 6x10-5 M.
- utilizarea unei supradoze de Na2+ nu va avea efecte mai bune. Daca
forta electrostatica este forta principala care produce destabilizarea, dar
absorbtia ionilor de semn contrar in exces nu este posibila. Acesti ioni de
semn contrar aflati in exces pot duce la schimbarea sarcinii electrice si
producerea, in consecinta, a restabilizarii.
- in cazul sarurilor de Fe (III) si aluminiu, cat si a polimerilor organici, este
posibila supradozarea si schimbarea semnului sarcinii electrice.
-
15
7UDQVIRUPDUHD� LQ� SUHFLSLWDW. Cand sarea unui metal (Al2(SO4)3, sau FeCl3) este adaugata in apa in cantitati suficient de mari pentru a produce precipitarea unui
hidroxid metalic (Al(OH)3 sau Fe(OH)3), particulele coloidale pot fi prinse in
aceste precipitate, in timpul formarii lor sau prin ciocnire ulterioara. Acest proces
este des folosit in tratarea apelor cu turbiditate variabila si in care se regasesc
diverse concentratii de carbon organic. Insa, in cazul apelor cu turbiditate
scazuta, in apa care se va coagula prin precipitarea hidroxidului de aluminiu se
adauga particule solide cu scopul imbunatatirii cineticii flocularii [3]. Aceste
particule solide vor favoriza formarea agregatelor si depunerea gravitationala in
decantoarele conventionale. Polimerii organici folositi in tratarea apei, nu
formeaza precipitate voluminoase si nu imbunatatesc cinetica flocularii. Din acest
motiv, acesti polimeri nu pot fi utilizati ca coagulanti (principali) in tratarea apei cu
turbiditate si culoare scazuta.
$EVRUEWLD� VL� SXQWLOH� LQWHUSDUWLFXOH. Polimerii sintetici organici (cationi, anioni sau nonionici) au inceput sa fie utilizati in tratarea apei in urma cu cca 30 ani. LaMer
si colaboratorii sai [29, 30, 31] au dezvoltat teoria puntilor, care face referire la
abilitatea polimerilor cu masa moleculara mare de a destabiliza suspensiile
coloidale.
Destabilizarea prin mecanismul puntilor se produce atunci cand segmentele din
lantul polimerului absorb mai mult de o particula, realizand astfel legarea
partculelor intre ele.
����� 7UDQVSRUWXO�SDUWLFXOHORU�Pentru a se putea realiza procesul de agregare a particulelor este necesara
aparitia contactului intre coloizii destabilizati. Exsita trei procese fizice de
transport al particulelor:
'LIX]LD� %URZQLDQD� (flocularea pericinetica). Difuzia browniana este o miscare aleatoare a particulelor cauzata de ciocnirile care au loc intre moleculele din apa.
Forta motrice a acestui mecanism de transport este data de energia termica a
-
16
fluidului. Relatia care descrie cantitativ aceasta forta este Tk ⋅ produsul dintre
constanta lui Boltzmann si temperatura absoluta.
)UHFDUHD�IOXLGXOXL (flocularea pericinetica) este cauzata de diferenta de viteza care apare atat in cazul curgerii laminare cat si in cazul curgerii turbulente. Particulele
se misca odata cu fluidul inconjurator, ceea ce duce la aparitia de contacte
interparticule. Gradientul de viteza G este direct proportional cu energia disipata
pe unitate de masa de fluid. G poate fi interpretat ca fiind dat de modificarea
vitezei in raport cu distanta masurata in lungul curentului de fluid:
][ 1−= tdz
dvG [2.1]
9LWH]D� GH� VHGLPHQWDUH. Transportul vertical are ca rezultat aparitia coliziunilor dintre particule. Forta motrice a procesului de sedimentare a particulelor este
data de forta gravitationala, iar parametrul care controleaza mecanismul este
viteza de sedimentare a particulelor.
����� $PHVWHFXO�UDSLG�Amestecul rapid se realizeaza intr-un obiect tehnologic special proiectat si
construit pentru a favoriza contactul dintre particulele coloidale din apa si
coagulant. Aceste contacte sunt controlate prin intermediul parametrilor
hidrodinamici, geometrici, proprietatilor moleculelor apei si cinetica reactiilor de
coagulare. Dispersia rapida a coagulantului in apa se realizeaza prin existenta
unei turbulente puternice.
Turbulenta si amestecul. Turbulenta este definita [38] ca fiind o stare
neregulata de fluid, in care variatiile cantitative au o evolutie aleatoare in timp si
spatiu, care fac ca, din punct de vedere statistic, sa se obtina valori medii diferite
ale debitului de apa.
Viteza medie U intr-un punct al unui curent turbulent poate fi exprimata printr-o
componenta U care reprezinta o valoare medie in timp si o componenta variabila
u care reflecta fluctuatiile de viteza:
uUU += [2.2]
-
17
Valoarea medie a fluctuatiilor u este egala cu zero, iar radacina patrata medie
( )212u reprezinta variatia vitezei si este definita ca fiind intensitatea turbulentei u’:
fig. 2.1 Fluctuatia vitezei intr-un punct al curentului turbulent
Intensitatea turbulentei se exprima prin raportul U
u'. In cazul debitelor
neperiodice (care nu au o variatie ciclica), exista o puternica corelatie a vitezelor
in puncte situate la distante relativ mici unele fata de altele in comparatie cu
diametrul turbulentei. Pentru distante mari, astfel de corelatii nu exista. In zonele
de frontiera turbulentele sunt mai mari de cat cele aflate in zonele interioare. Prin
intermediul fortelor inertiale care apar la nivelul acestor turbulente, aceasta
energie este transferata (prin cascade) turbulentelor mai mici din interiorul
curentului, unde datorita vascozitatii, are loc transformarea energiei in caldura.
Miscarile aleatoare cauzate de turbulente desparte (imprastie) micile aglomerari
de componente pure reducandu-le marimea si marindu-le suprafata de contact,
astfel incat prin intermediul procesului de difuzie sa se produca amestecul la
nivel molecular.
Amestecul rapid si mecanismul de coagulare. Coagularea particulelor
coloidale, in cazul tratarii apei cu saruri de aluminiu, se produce in principal prin
intermediul a doua mecanisme:
- absorbtia speciilor de hidroxid de catre coloid si care are ca efect
neutralizarea sarcinii electrice;
U
u
timp
vite
za
-
18
- coagularea prin exces de coagulant – particulele de coloid interactioneaza
cu hidroxidul care se precipita;
Reactiile care preced neutralizarea sarcinii, in cazul folosirii sarurilor de aluminiu,
sunt foarte rapide. Aceste reactii se produc in cateva microsecunde fara
formarea de polimeri de hidroliza ai aluminiului. Din cele prezentate anterior se
poate aprecia faptul ca este necesara neutralizarea rapida a coagulantului in apa
de tratat, astfel incat produsii de hidroliza care se formeaza sa poata cauza
destabilizarea coloidului.
����� 6FKHPH�GH�DXWRPDWL]DUH�LQ�GR]DUHD�UHDFWLYLORU�Controlul unui proces tehnologic consta in reglarea/ajustarea unui mecanism in
sensul corectarii unui parametru de proces. Scopul corectarii parametrului de
proces este de a imbunatati, in cazul tratarii apei, un anumit indicator de calitate.
Starea sistemului, in speta a procesului tehnologic, este descrisa de indicatorii
acestuia. Pe seama acestor indicatori se decide sensul in care se face corectia
parametrului de proces. Daca in urma corectiei realizate, se constata o
inrautatire a indicatorilor sistemului (in cazul tratarii apei acesti indicatori pot fi
turbiditatea, substantele organice, duritatea totala), inseamna ca sensul in care
s-a facut corectia nu a fost corespunzator. Functionarea corecta a sistemului se
realizeaza atunci cand indicatorii de calitate se afla in limitele admise sau atunci
cand se realizeaza o imbunatatire a acestora.
Scopul principal al introducerii unui reactiv de coagulare – floculare in procesul
de tratare este acela de a reduce turbiditatea apei. Drept urmare, principalul
indicator de calitate care ofera un indiciu in ceea ce priveste functionarea
corespunzatoare/necorespunzatoare a treptelor de decantare (si/sau filtrare),
este turbiditatea apei masurata in avalul acestor trepte. Astfel, valorile ridicate ale
indicatorului turbiditate semnaleaza o functionare necorespunzatoare a treptei de
decantare. Principalele motive ale acestei situatii pot fi date de exploatarea
necorespunzatoare a treptei de decantare sau de dozarea incorecta a reactivului
de coagulare - floculare. In ceea ce priveste dozarea reactivului de coagulare
-
19
floculare, in decursul timpului au fost gandite, realizate si utilizate o serie de
scheme de automatizare a caror scop principal este de a introduce in amonte de
treapta de decantare doza de reactiv corespunzatoare calitatii apei din momentul
tratarii. Toate schemele de automatizare utilizate in procese tehnologice similare
cu cel al tratarii apei cu reactivi de coagulare floculare au la baza fie un control
indirect al raspunsului, fie un control direct al raspunsului, fie o combinatie a celor
doua.
In cazul controlului indirect al raspunsului sistemului, corectarea parametrului de
proces se face pe seama indicatorului de calitate masurat la intrarea in treapta
de decantare. Pe seama marimii valorii indicatorului de calitate astfel masurat se
decide cantitatea de reactiv de coagulare care va fi introdusa in apa ce urmeaza
a fi tratata.
Daca debitul de apa tratat este variabil in timp, atunci, stabilirea dozei reactivului
de coagulare - floculare va trebui sa se faca atat pe seama marimii indicatorului
de calitate (Tb), cat si pe seama marimii debitului de apa tratata (Q) masurat in
amonte de treapta de tratatare cu reactivi (sau in aval de treapta de tratare cu
reactivi – diferentele fiind nesemnificative).
Daca debitul de apa tratata este constant pe timpul exploatarii treptei de
decantare (situatii mai rar intalnite), debitmetrul (Q) existent in schema de
automatizare, prezentata in fig. 2.2, poate sa lipseasca.
-
20
fig. 2.2 controlul indirect al raspunsului
Controlul logic numarul 2 (CL2 –fig. 2.1) decide, pe baza marimii debitului de apa
tratat (Q) si a marimii indicatorului privind turbiditatea (Tb), cantitatea de reactiv
de coagulare floculare care trebuie introdusa in apa. Controlul logic numarul 1
(CL1) are scopul de a controla turatia pompei astfel incat cantitatea de reactiv sa
corespunda cu cea calculata de controlul logic numarul 2 (CL2). In avalul treptei
de decantare, schema de automatizare poate sa prevada un instrument pentru
masurarea turbiditatii care are rolul doar de a verifica daca ansamblul treapta de
tratare cu reactivi – treapta de decantare functioneaza in parametrii
corespunzatori.
-
21
Aceasta schema de automatizare prezinta un dezavantaj major, in sensul ca nu
poate sa raspunda la situatiile in care apar modificari in ansamblul treapta de
tratare cu reactivi - treapta de decantare. Presupunand ca in timp se produce o
colmatare a decantoarelor din treapta de decantare, proces ce duce inevitabil la
scaderea eficientei treptei de decantare, cantitatea de reactiv de coagulare –
floculare introdusa in amonte de treapta de decantare nu va mai corespunde noii
situatii de exploatare.
Pentru a putea exploata ansamblul treapta de tratare cu reactivi – treapta de
decantare, tinand seama si de modificarile ce pot aparea in timpul exploatarii, a
fost gandita o schema de automatizare a carei functionare tine seama de
raspunsul sistemului la ajustarile/reglarile operate asupra acestuia. Acest tip de
schema de automatizare este cunoscuta sub denumirea generica de control
direct al raspunsului si este prezentata in fig. 2.3.
-
22
fig. 2.3 Controlul direct al raspunsului
In cazul acestui tip de schema de automatizare, cantitatea de reactiv de
coagulare este stabilita iterativ. Pentru inceput, se propune o doza de reactiv de
coagulare (in mod obisnuit o doza mica), care depinde doar de debitul de apa
masurat la momentul stabilirii dozei. Reactivul de coagulare - floculare este
introdus in apa, iar dupa un anumit interval de timp (corespunzator parcurgerii
treptei de decantare) se masoara, in avalul treptei de decantare, valoarea
turbiditatii. Daca valoarea turbiditatii este mare, controlul logic 2 (CL2) mareste
doza de reactiv propusa anterior. Controlul logic numarul 1 (CL1) are aceeasi
functionalitate ca cea a controlului (CL1) descris in schema de automatizare
anterioara.
Debitul pompei de dozare este marit treptat pe seama masuratorilor succesive
realizate asupra indicatorului de calitate privind turbiditatea. Finalizarea acestui
-
23
ciclu iterativ de calcul a dozei de reactiv de coagulare se realizeaza in momentul
in care calitatea efluentului corespunde din punct de vedere al calitatii (in
principal din punct de vedere al turbiditatii).
Schema de calcul a dozei de reactiv de coagulare – floculare, corespunzatoare controlului indirect al raspunsului este prezentata in figura fig. 2.4:
fig. 2.4 Schema logica privind controlul direct al raspunsului
Notatiile au semnificatia:
TbN = turbiditatea limita;
ε = eroarea admisa. Daca Tb-TbN≤ε, procesul de corectare a dozei de
reactiv se considera incheiat;
n = turatia pompei dozatoare, sau gradul de deschidere al unei vane;
Corectarea turatiei pompei dozatoare se poate face dupa urmatoarea relatie:
( )εε
ε ⋅+=⋅+= cncnn sgn [2.3]
unde:
c = pasul cu care este corectat debitul pompei dozatoare.
Stabileste doza
4�SRPS��GR]DWRDUH
TbN
(Q) influent (Tb) efluent
Tb-TbN≥ε
n=n ± ∆n
Da
Nu
-
24
Conform acestei scheme, doza de reactiv este calculata pe baza debitului de apa
tratat (Q influent) si turbiditatii masurate in avalul treptei de decantare (Tb
efluent). Dupa efectuarea masuratorilor privind cei doi indicatori (debit si
turbiditate) si calcularea unei valori orientative a dozei de reactiv, se stabileste
debitului pompei dozatoare. Se introduce reactivul de coagulare floculare in apa
ce urmeaza a fi decantata, iar dupa un timp suficient de mare necesar pentru ca
reactivul sa poata destabiliza suspensia coloidala si retinerea flocoanelor, se
masoara turbiditatea apei decantate. Valoarea turbiditatii masurate in avalul
treptei de decantare este comparata cu valoarea turbiditatii indicate de catre
normativele in vigoare (TbN – turbiditatea normata). Daca diferenta dintre
turbiditatea normata si turbiditatea masurata este mai mare decat o valoare
acceptata ε , atunci se procedeaza la corectarea debitului pompei dozatoare.
����� 'R]DUHD�FRQWURODWD�D�UHDFWLYXOXL�GH�FRDJXODUH���IORFXODUH�Doza de reactiv de coagulare necesara pentru destabilizarea suspensiei
coloidale este proportionala cu marimea sarcinii electrice din apa bruta. Aceasta
legatura dintre marimea sarcinii electrice masurate in amonte de statia de tratare
si cantitatea necesara de reactiv de coagulare - floculare a permis realizarea
unei scheme de automatizare a dozarii a acestui reactiv (CAD). Calculul dozei de
reactiv de cuagulare este un proces iterativ similar cu cel descris la controlul
direct al raspunsului. Doza de reactiv este calculata in functie de marimea
sarcinii electrice masurate in apa bruta cu ajutorul unui dispozitiv SCD
(Streaming Current Device). SCD este un dispozitiv destinat utilizarii in procesele
de tratare a apei, ca parte componenta a sistemului de control a dozarii sulfatului
de aluminiu, este alcatuit dintr-o camera de prelevare a probelor de apa, un
senzor (cilindru cu piston) si un amplificator de semnal [4].
-
25
fig. 2.5 Schema dispozitivului SCD
Apa bruta, care face obiectul masuratorilor, traverseaza acest dispozitiv (fig. 2.5)
cu un debit de 1 – 3 litri/min. In camera cilindrica a dispozitivului se afla un piston
in miscare osciltorie data de un motor cu cama. Miscarea oscilatorie a pistonului
va avea drept efect atasarea temporara a particulelor de apa incarcate electric
de peretii si de pistonul SCD-ului. Aceasta atasare temporara a particulelor va
avea ca efect generarea unui curent electric, care ulterior va fi procesat si utilizat
in schema de automatizare [3].
Curentul generat este masurat prin intermediul a doi electrozi metalici dispusi in
parea inferioara si superioara a cilindrului. Marimea acestui curent este de
ordinul a 10-12 amperi. Pentru a putea fi utilizat in schema de automatizare, acest
semnal este amplificat prin intermediul unui amplificator cu impedanta scazuta
(mai mica decat conductivitatea apei) si corectat.
Din cauza miscarii oscilatorii a pistonului, semnalul obtinut in cei doi senzori este
alternativ. Corectia semnalului consta in redresare si filtrare, procese care au ca
-
26
rezultat obtinerea unui semnal cuntinuu proportional cu marimea sarcinii electrice
masurate in apa bruta [3].
fig. 2.6. Fazele procesarii semnalului SCD
Aceasta procesare a semnalului permite, pe langa obtinerea unui curent continuu
proportional cu marimea sarcinii electrice, eliminarea zgomotului care tinde sa
interfereze si sa distorsioneze semnalul SCD. Trebuie mantionat faptul ca
aceasta procesare a semnalului are ca rezultat obtinerea unui curent continuu
proportional cu marimea sarcinii electrice (fig. 2.6) numai atunci cand marimea
zgomotului (curentilor vagabonzi) este mica [3].
�������0RGHODUHD�PDWHPDWLFD�D�IHQRPHQXOXL�Modelarea matematica a fenomenelor care au loc la nivelul camerei in care se
efectueaza determinarea marimii sarcinii electrice a fost elaborata pentru prima
data de Gerdes (1966) [33]. Conform acestor teorii, ipotezele simplificatoare care
stau la baza acestor teorii sunt urmatoarele:
1. Curgerea prin cilindrul SCD este laminara. Conform acestei ipoteze
simplificatoare este posibila detrminarea numarului Reynolds;
2. Distributia de viteze in stratul de lichid aflat intre peretii cilindrului si piston
este una triangulara – cu viteze zero in imediata vecinatate a peretilor
-
27
cilindrului si pistonului si viteze maxime in mijlocul coloanei inelare de
lichid;
3. Pentru modelarea fenomenelor ce au loc la nivelul stratului inelar de lichid
este neglijata miscarea pistonului;
4. Sarcina electrica se regaseste in doua planuri paralele de sarcini contrare
(strat dublu electric) – asemanator condensatoarelor.
Stabilirea ecuatiei intensitatii curentului. Plecand de la definitia intensitatii
curentului electric aflat la nivelul stratului inelar, care afirma ca aceasta este data
de suma sarcinilor ionilor de semn contrar care traverseaza un plan normal pe
axa pistonului si cilindrului pe unitate de timp, se poate scrie:
dt
dqi 1= unde: [2.4]
- i = curentul instantaneu total;
- q1 = sarcina totala;
- dt = intervalul de timp;
Spatiul situat intre peretele cilindrului si piston poate fi aproximat, conform
ipotezelor simplificatoare, cu doua suprafete cilindrice cu ioni de semn contrar,
paralele, una din acestea invelind suprafata pistonului, iar celalalta peretele
cilindrului. Daca notam cu p suma dintre perimetrul cilindrului si perimetrul
pistonului, iar cu l inaltimea pistonului, atunci se poate scrie [3]:
lpq ⋅⋅= σ1 , unde: [2.5]
- σ reprezinta densitatea sarcinii electrice masurata la suprfata
pistonului, respectiv a cilindrului.
Atunci, se poate scrie:
vpdt
lp
dt
dqi ⋅⋅=⋅⋅== σσ1 , unde: [2.6]
-
28
- v reprezinta viteza instantanee a stratului de ioni.
Ecuatia vitezei fluidului. Valoarea absoluta a marimii vitezei se determina tinand
seama de ipoteza simplificatoare a distributiei triunghiulare a vitezei si de faptul
ca stratul de ioni cu sarcina contrara se afla la distanta δ fata de suprafetele
pistonului si a cilindrului. Daca notam cu vmax viteza maxima si cu vmed viteza
medie, atunci:
2
max1
cvv
=δ
[2.7]
unde cu c s-a notat distanta dintre suprafata cilindrului si a pistonului.
Tinand seama de faptul ca avem de-a face cu o distributie triunghiulara a vitezei,
atunci viteza medie poate fi aproximata cu:
2maxvvmedie = , tinand seama de relatia obtinuta anterior: [2.8]
c
vv mediu∂⋅⋅= 4 [2.9]
Relatia de calcul a curentului total devine:
c
vpi medσσ ⋅⋅⋅⋅= 4 [2.10]
Viteza medie a pistonului de-a lungul cursei poate fi corelata cu viteza de rotatie
a motorului (notata cu w) si cursa pistonului, astfel:
swcursacmsrotwscmv piston ⋅⋅=⋅⋅= 2]/[2sec]/[]/[ [2.11]
Variatia debitului este egala cu variatia dintre viteza si suprafata sectiunii
transversale:
( )pistoncilmediespatiumediepistonpiston AAvAvAvdtdV −=== ... [2.12]
sau:
-
29
( )( )22... cRRvdt
dVpiston −−= πππ , cum c (latimea spatiului cilindru – piston)
este foarte mica in raport cu raza pistonului, atunci se poate scrie:
c
wsR
c
Rvv pistonmedie =⋅= 2
, unde: [2.13]
v = volumul fluidului;
Apiston = aria sectiunii transversale a pistonului;
Aspatiu = aria inelului de fluid dintre piston si cilindru;
R = raza cilindrului;
Dar cum c
vpi medσσ ⋅⋅⋅⋅= 4 , atunci: [2.14]
2
.4c
Rwspi
δσ ⋅⋅⋅= , dar cum c
-
30
1
00 −
⋅−=
k
xx
ψψσ unde: [2.18]
ε = constanta dielectrica a apei;
0ψ = potentialul electric la suprafata;
x = distanta masurata pana la suprafata;
xψ = potentialul in punctul x;
Dar cum potentialul zeta, notat cu ζ este egal cu xψ daca x este distanta de la
suprafata la planul de frecare. Ceea ce insemana ca:
δσεπδψζ ⋅⋅−== − 110
4
k, iar in final: [2.19]
2
2.....4
c
Rswi
ζε−= [2.20]
Relatia dintre intensitatea curentului si mobilitatea electroforetica. Daca marimea
particulelor este mult mai mare decat grosimea stratului dublu (k-1) este
aplicabila ecuatia Helmholtz-Smoluchowski:
µπζε..4
.=EM , unde EM este mobilitatea electroforetica si µ viscozitatea
absoluta a apei. Coeficientul µπ ..4 ramane constant daca conductivitatea apei si
marimea particulelor ramane aceeasi, si se obtine:
EMc
Rswi
2
2.....16 µπ−= si reprezinta relatia dintre intensitatea curentului si
potentialul zeta. Semnul minus indica faptul ca ionii au sarcina contrara fata de
suprafata particulelor.
�������8WLOL]DUHD�GLVSR]LWLYXOXL�6&'�LQ�SURFHVXO�GH�FRQWURO�VL�PRQLWRUL]DUH��Asa cum s-a aratat, dispozitivul SCD poate fi utilizat pentru determinarea online a
incarcarii cu sarcina electrica a particulelor existente in apa. Cum marimea
-
31
sarcinii electrice cu care sunt incarcate particulele continute in apa este direct
proportionala cu doza optima necesara de reactiv de coagulare floculare, SCD
poate fi integrat intr-o schema de control automat a dozarii acestui reactiv.
In figura urmatoare este prezentata schema de integrare a dispozitivului SCD in
schema de dozare automata a reactivului [3]:
fig. 2.7 Schema de automatizare a dozarii reactivului utilizand SCD
Semnificatia elementelor de pe schema 2.7 este urmatoarea:
1. Unitate logica – asigura conducerea intregului proces de dozare;
2. Dispozitiv SCD – transmite catre automatul programabil un curent de 4-
20mA proportional cu gradul de destabilizare a particulelor coloidale din
apa. Pe baza acestui curent se va calcula doza optima;
-
32
3. Senzor de nivel;
4. Recipient de reactie cu amestecator – un recipient din material rezistent la
actiunea acizilor a carui capacitate este de cca 10 l. Acest recipient este
echipat cu un amestecator pentru omogenizarea solutiei. Pornirea si
oprirea amestecatorului se realizeaza prin automatul programabil. Turatia
amestecatorului poate fi reglata manual prin intermediul unui variator de
turatie;
5. Robinet automat apa bruta;
6. Robinet automat apa spalare;
7. Robinet automat golire;
8. Senzor destinat masuratorilor privind pH-ul – acest senzor este utilizat
pentru determinarea marimii pH-ului si a temperaturii. Senzorul este
amplasat pe circuitul de recirculare a apei, intr-un dispozitiv special
conceput pentru a asigura mentinerea permanenta a senzorului in lichid;
9. Dispozitiv injectie reactivi – asigura injectia reactivilor in apa pentru care
urmeaza sa se efectueze masuratori. Acest dispozitiv este amplasat pe
circuitul de recirculare, in aval de senzorul destinat masuratorilor privind
pH-ul;
10. Recipient solutie acida – recipient confectionat din material rezistent la
actiunile acizilor, cu un volum de 2 litri;
11. Recipient solutie sulfat de aluminiu cu amestecator – recipient din material
rezistent la actiunile acizilor, cu un volum de 2 litri. Acest recipient este
dotat cu un amestecator pentru omogenizarea solutiei. Pornirea si oprirea
amestecatorului se realizeaza la comanda unitatii logice;
12. Recipient solutie bazica – recipient din material rezistent la actiunile
acizilor, cu un volum de 2 litri.
-
33
13. Pompa pentru recircularea apei pentru analiza – debitul pompei este de
100 – 350 l/h, iar inaltimea de pompare este de 2 m;
14. Pompa 1 pentru dozarea solutiei de sulfat de aluminiu – Aceasta pompa
asigura dozarea sulfatului de aluminiu in apa destinata efectuarii
analizelor specifice. Dozarea se face prin impulsuri. Doza
corespunzatoare unui impuls este de 0.8 ml de solutie. Acoperirea
volumului necesar de reactiv se realizeaza prin impulsuri succesive a
caror numar este dat de relatia impuls
necesar
V
Vn = . Unitatea logica va opri dozarea
comparand numarul de impulsuri necesare cu numarul impulsului curent;
15. Pompa dozare solutie acida – asigura dozarea solutiei acide in apa de
analizat. Dozarea se face prin impulsuri. Doza corespunzatoare unui
impuls este de 0.8 ml de solutie. Acoperirea volumului necesar de reactiv
se realizeaza prin impulsuri succesive a caror numar este dat de relatia
impuls
necesar
V
Vn = . Unitatea logica va opri dozarea comparand numarul de
impulsuri necesare cu numarul impulsului curent;
16. Pompa dozare solutie bazica – asigura dozarea solutiei acide in apa de
analizat. Dozarea se face prin impulsuri. Doza corespunzatoare unui
impuls este de 0.8 ml de solutie. Acoperirea volumului necesar de reactiv
se realizeaza prin impulsuri succesive a caror numar este dat de relatia
impuls
necesar
V
Vn = . Unitatea logica va opri dozarea comparand numarul de
impulsuri necesare cu numarul impulsului curent;
Instalatia este alcatuita din doua circuite prin care circula apa destinata efectuarii
masuratorilor. Primul circuit alimenteaza cu apa dispozitivul SCD, deschis
anterior si care permite efectuarea de determinari privind marimea sarcinii
-
34
electrice. Cel de-al doilea circuit este utilizat pentru a tranzita apa prin celula de
masura a dispozitivului pH si prin distribuitorul de reactivi.
Apa care va fi analizata este introdusa in vasul de reactie (4) prin deschiderea
robinetului automat, montat pe circuitul de alimentare cu apa bruta. Cand in
instalatie (vas de reactie + circuite) se acumuleaza volumul prestabilit de apa
(8.5 litri) senzorul de nivel (3) va transmite un semnal, care interpretat de
computer, va duce la oprirea alimentarii cu apa bruta. Se porneste pompa de
recirculare (13) care va pompa apa prin cele doua circuite prezentate mai sus.
Dupa umplerea cu apa a circuitelor se pornesc dispozitivele destinate masruarii
pH si SCD, cat si amestecatorul din vasul de reactie. Dupa stabilirea citirilor pH si
SCD se actioneaza pompele de acid si baza (15, 16) pentru a aduce valoarea
solutiei la pH-ul prestabilit pentru efectuarea titrarii. Dupa efectuarea determinarii,
prima doza de coagulant este adaugata in apa. pH-ul este ajustat permanent prin
intermediul pompelor dozatoare pentru a mentine o valoare constanta pe
parcursul procesului.
Pe baza marimii semnalului masurat si prelucrat se propune o doza. Se
introduce reactivul de coagulare – floculare in amonte de treapta de decantare si
se masoara, dupa un interval de timp necesar ca reactivul sa parcurga treapta de
decantare, turbiditatea si compusii aluminiului. Daca marimile celor doi indicatori
(turbiditate si compusi ai aluminiului) nu se afla intre limitele admise, atunci se
procedeaza la corectarea cantitatii de reactiv de coagulare ce urmeaza a fi
introdusa in apa la pasul urmator. Astfel, cantitatea de reactiv poate sa creasca
daca turbiditatea este mare, sau poate sa scada daca aluminiul rezidual
depaseste limitele normale.
-
35
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
0 20 40 60 80Doza reactiv (mg/l)
Sar
cin
a
0.08
0.09
0.1
0.11
0.12
0.13
0.14
0.15
Al (
mg
/l)
fig. 2.8 Curbele de variatie sarcina electrica – doza - aluminiu
In timpul calculului iterativ al dozei de reactiv au fost inregistrate valorile sarcinii
electrice, dozelor de reactiv si ai compusilor aluminiului. Conform graficului
variatiei acestor marimi prezentat in fig.2.8, se poate aprecia ca doza de reactiv
optima corespunde punctului de inflexiune de pe graficul doza de reactiv –
compusi ai aluminiului (graficul albastru).
In ceea ce priveste influenta cantitatii de reactiv de coagulare – floculare asupra
sarcinii electrice si turbiditatii, aceasta a fost monitorizata prin inregistrarea
valorilor corespunzatoare pentru fiecare pas a dozarii iterative. Reprezentarea
grafica a variatiei acestor marimi a avut drept rezultat constatarea faptului ca
exista o legatura intre sarcina electrica din apa si indicatorul de calitate privind
turbiditatea [5].
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
0 20 40 60 80Doza reactiv (mg/l)
Sar
cin
a
0
2
4
6
8
10
12
14
Tu
rbid
itat
e (N
TU
)
fig. 2.9 Curbele de variatie sarcina electrica – doza - turbiditate
-
36
S-a constatat ca punctul de inflexiune de pe curba Sarcina electrica – Doza de
reactiv (curba albastra – fig. 2.9) corespunde punctului de optim de pe curba
Turbiditate – Doza de reactiv (curba rosie).
Pentru evaluarea eficientei unei astfel de scheme de automatizare in ceea ce
priveste dozarea controlata a reactivului de coagulare – floculare, au fost
efectuate mai multe incercari. In tabelul de mai jos sunt prezentate rezultatele
obtinute pentru trei dintre aceste incercari [5]:
Tabelul 2.1 doze optime de reactiv Doza de reactiv introdusa in treapta de tratare
cu reactivi Al2(SO)4 - CAD
(mg/l) Al2(SO)4 - jar test
(mg/l)
Al2(SO)4 (mg/l) Polymer (mg/l)
A 43 50 40 -
B 41 45 30 -
C 43 50 30 0.1
Curbele de titrare obtinute pentru fiecare dintre cele trei incercari sunt prezentate
in figura 2.10:
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
0 20 40 60 80 100
Doza reactiv (mg/l)
Sar
cin
a
t=10:00; punct inflexiune=30mg/l
t=11:15; punct inflexiune t=35 mg/l
t=12:30; punct inflexiune=43mg/l
fig. 2.10 Curbe de dozare
Curbele au fost obtinute pentru o perioada de 3 ore, perioada caracterizata de
schimbari bruste ale caracteristicilor apei brute. Astfel, daca pentru primul ciclu
de dozare s-a obtinut o valoare de 30 mg/l pentru doza optima de reactiv,
urmatoarele doze optime obtinute au fost de 35 mg/l, respectiv 43 mg/l.
-
37
In cazul experimentului A, doza de reactiv de coagulare floculare (Al2(SO4)3) a
fost determinata utilizand CAD si Jar Test. In cazul B, dozele de reactiv
(Al2(SO4)3) au fost determinate tinand seama de influenta pozitiva a patului de
suspensii asupra procesului de coagulare – floculare [5].
0.1
1
10
100
1 2 3 4 5 6 7 8Timp (h )
Tu
rbid
itate
(UN
T)
A
B
C
Apa bruta
Apa decantata
Apa filtrata
fig. 2.11 valorile turbiditatii masurate in diverse puncte ale statiei de tratare
Spre deosebire de cazurile A si B, in cazul C, dozele de reactiv de coagulare –
floculare (Al2(SO4)3) au fost reduse cu 25% si s-a adaugat in apa o cantitate de
0.1 mg/l polimer.
-
38
5
10
15
20
25
1 2 3 4 5 6 7Timp (h )
Mat
erii
org
anic
e (m
g K
Mn
O4/
l )
A
B
C
Apa bruta
Apa decantata
fig. 2.12 valorile materiilor organice masurate in diverse puncte ale statiei de
tratare
Pentru toate cele trei incercari valorile indicatorului de calitate privind turbiditatea
au fost apropiate in cazul apei prelevate din treapta de decantare. Pentru probele
prelevate in avalul treptei de filtrare s-a constat o reducere substantiala a
turbiditatii in cazul experimentului C (dozele de reactiv au fost reduse cu 25% si
au fost adaugate in apa 0.1 mg/l polimer) – fig. 2.11. In ceea ce priveste
continutul in materii organice au fost obtinute rezultate foarte bune in cazul
incercarii A, pentru care continutul in substante organice a fost redus cu 45 –
55% - fig. 2.12.
����� $QDOL]D�UH]XOWDWHORU�REWLQXWH�SULQ�GR]DUHD�FRQWURODWD�Determinarea dozelor de reactiv de coagulare – floculare utilizand un sistem de
control automat (CAD) a avut ca rezultat obtinerea urmatoarei histograme privind
eroarea procentuala a valorilor determinate in raport cu determinarile obtinute
prin metoda Jar Test:
Media erorilor procentuale, calculate cu relatia
[ ]%100⋅−=JarTestDoza
RNDozaJarTestDozaε se situeaza in jurul valorii de 19.8%. [2.19]
-
39
Pentru a putea aprecia rezultatele obtinute din punct de vedere al erorilor
calculate in raport cu doza de reactiv masurata prin Jar Test, s-a construit
histograma erorilor procentuale (prezentata in figura. 2.13).
H ISTOGR AMA ER OR ILOR - C A D
11 .4%13 .2%
17%
34.6%
23.8%
0
5
1 0
1 5
2 0
2 5
3 0
3 5
4 0
4 5
2 .8 8 .7 1 4 .2 4 3 .2 8 7 .9
fig. 2.13 Histograma erorilor – CAD
Pe baza calculelor privind histograma erorilor se pot face urmatoarele aprecieri:
1. cele mai multe dintre erorile procentuale, cca 34.6%, se situeaza in jurul
valorii de 8.7%.
2. cca 58% dintre erorile obtinute au valori mai mici de 10%
3. cca 42% dintre erorile obtinute au valori mai mari de 10%.
-
40
���$SOLFDUHD�UHWHOHORU�QHXURQDOH�DUWLILFLDOH�LQ�WHKQRORJLD�GR]DULL��In ultimul timp s-a constatat o crestere a interesului fata de utilizarea modelarii
neuronale in rezolvarea unor probleme practice. Daca la inceput modelarea
neuronala si-a gasit utilitatea doar in domeniul militar, in ultimul timp aceasta
ramura a modelarii matematice a patruns si in domeniile de activitate civila (in
special conducerea proceselor tehnologice).
In acest capitol sunt prezentate o parte dintre aplicatiile realizate pe plan mondial
privind utilizarea retelelor neuronale in procesele de tratare a apei sau pentru
controlul calitatii acesteia.
����� 6LVWHPH�SHQWUX�PRQLWRUL]DUHD�FDOLWDWLL�DSHL�Un sistem de monitorizare a calitatii apei, care utilizeaza retele neuronale
artificiale pentru interpretarea datelor furnizate de catre instrumentele de masura
privind calitatea apei, a fost realizat in Singapore. Sistemul de monitorizare a
calitatii apei cuprinde un multisenzor capabil sa efectueze [9] masuratori pentru 4
parametri considerati determinanti: temperatura, pH, conductivitate si oxigen
dizolvat.
fig.3.1 Monitorizarea calitatii apei
-
41
Datele furnizate de catre multisenzor (fig. 3.1) sunt transmise calculatorului prin
intermediul retelei telefonice la o viteza de 2400 bps (bit pe secunda). Un panou
solar furnizeaza energia necesara pentru functionarea sistemului de
monitorizare. Sistemul permite stocarea, prelucrarea, interpretarea si
vizualizarea rezultatelor [9].
Aplicatia software pentru monitorizarea calitatii apei utilizeaza doua tipuri de
retele neuronale, cu propagare a erorii inapoi (RNA) si o harta cu auto-
organizare (SOM). Retelele neuronale
de tip RNA sunt utilizate pentru
interpretarea datelor furnizate de catre
dispozitivele de masura.
Instruirea retelei neuronale cu
propagare a erorii inapoi s-a facut pe
un set de 48 de vectori {pH, Oxigen
Dizolvat, Temperatura, Conductivitate},
iar rata de instruire utilizata s-a cifrat la 0.05. In ceea ce priveste instruirea
nesupervizata a SOM, s-au facut incercari pentru harti cu diferite dimensiuni
(4x4, 6x6 si 7x7) si pentru diferite rate de instruire [0.2, 0.5].
Cele doua retele neuronale, RNA si SOM, au fost utilizate pentru clasificarea
binara a probelor de apa, astfel (fig. 3.2):
1 – daca apa are o calitate nesatisfacatoare (BAD);
0 – daca indicatorii de calitatea ai apei sunt satisfacatori (GOOD).
fig. 3.2 Rezultatele interpretarii SOM
-
42
Incercarile efectuate pentru instruirea unei SOM cu dimensiuni [9] mai mici, 4x4,
au esuat.
U.S. Geological Survey. O alta aplicatie a retelelor neuronale o reprezinta
monitorizarea evolutiei în timp a unui indicator de calitate, în cazul de fata a
indicatorului privind concentratia oxigenului dizolvat [16].
Ca urmare a problemelor privind calitatea apei raului Tualatin situat în nord-vest-
ul statului Oregon, U.S. Geological Survey a dezvoltat o aplicatie software pentru
predictia evolutiei concentratiei oxigenului dizolvat.
Bazinul de receptie al raului Tualatin are o suprafata de 1.840 km2 si se situeaza
în partea de vest a metropolei Portland. Aproximativ 450.000 de locuitori traiesc
in limitele bazinului hidrografic fara sa existe o sistematizare a acestei zone. Cei
aproximativ 450.000 de locuitori folosesc apa raului ca sursa de apa pentru nevoi
domestice, industriale si pentru irigarea suprafetelor agricole. Dar, in acelasi
timp, raul Tualatin este principalul receptor al apelor uzate si al apelor epurate
din aceasta zona [16].
Calitatea apei raului se degradeaza foarte mult în perioada de vara cand debitul
este scazut. Debitele scazute asociate cu continutul ridicat în compusi ai
fosforului si azotului, temperaturile ridicate ale apei din timpul verii si radiatiile
solare din timpul zilei conduc la o dezvoltare ingrijoratoare a fitoplanctonului.
Inflorirea algelor cauzata de degradarea raului duce la cresterea pH-ului si
scaderea concentratiei oxigenului dizolvat la valori de 3 ÷ 5 mg O2/l.
Pentru urmarirea evolutiei concentratiei oxigenului dizolvat în raul Tualatin s-a
instruit si utilizat pentru predictie o retea neuronala artificiala cu propagare a
erorii înapoi. Parametrii utilizati pentru instruirea retelei neuronale au fost: debitul
raului, temperatura aerului, radiatia solara si precipitatiile.
Rezultatele obtinute privind utilizarea retelei neuronale artificiale in predictia
concentratiei oxigenului dizolvat sunt prezentate in fig. 3.3.
-
43
fig. 3.3 Predictia oxigenului dizolvat pentru raul Tualatin [16]
Reteaua neuronala utilizata pentru predictie a fost de tipul celor cu propagare a
erorii înapoi, cu un singur strat�DVFXQV�úL���QHXURQL�vQ�VWUDWXO�DVFXQV��)XQFWLD�GH�raspuns a neuronilor a fost ( )
+
=
xe
xf1
1
1. [3.1]
Predictiile obtinute utilizând functia de raspuns, tangenta hiperbolica (utilizata
foarte des)
( )x
x
xx
ee
ee
xf1
1
+
−= nu au fost cele scontate. [3.2]
����� &RQWUROXO�WUDWDULL�DSHL�EPCOR Water Services Canada. O alta aplicatie a retelelor neuronale, care are
drept scop controlul dozarii laptelui de var (in procesul de tratare al apei), a fost
realizata in Canada. Scopul dozarii controlate este de a mentine duritatea totala
a efluentului sub valoarea de 135 mg/l CCO3, în conditiile în care exista o variatie
substantiala, in timp, a indicatorilor de calitate [8].
Pentru realizarea acestei aplicatii au fost necesare doua retele (RNA) separate,
una pentru predictia duritatii totale a efluentului, iar cealalta pentru predictia dozei
necesare de lapte de var. Indicatorii de calitate ai efluentului, apreciati ca fiind
-
44
importanti pentru stabilirea dozei de var�úL�FDUH�DX�IRVW�XWLOL]DWL�OD�LQVWUXLUHD�UHWHOHL�neuronale, sunt pH-ul� úL� alcalinitatea. Parametrii de proces utilizati pentru instruirea retelei neuronale sunt debitul de apa tratata� úL�doza de var. Pentru instruirea retelei neuronale artificiale au fost utilizate mediile zilnice înregistrate
pe o perioada de 8 luni (ianuarie - august 1997). Predictia duritatii totale pentru
un set de situatii diacronice s-a facut cu erori absolute situate sub 2,7 mg/l
(CaCO3) úL coeficient de regresie r2 = 0,84. În cazul predictiei dozei de var erorile absolute au fost sub 2 mg/l, iar coeficientul de regresie r2 la valori de 0,95.
Pentru predictia duritatii totale�úL�GR]HL�GH�ODSWH�GH�YDU în cazul statiei de tratare la scara reala, retelele neuronale instruite pe situatii diacronice au fost înglobate
într-un sistem S.C.A.D.A. Rossdale WTP.
Sistemul astfel conceput permite atât determinarea dozei optime de var pentru
diverse situatii (indicatori de calitate diferitL��GDU�úL�SHQWUX�SUHGLFtia duritatii totale a efluentului.
In anul 1999, EPCOR Water Services Canada [8] a utilizat retelele neuronale
artificiale pentru predictia concentratiei de particule (> 2 µm) pentru apa filtrata.
Scopul utilizarii acestor retele neuronale in predictia concentratiei de particule in
suspensie este de a imbunatati retinerea particulelor de natura minerala si
organica, sau germeni patogeni transportati de apa. Numarul particulelor
masurate in apa filtrata permite determinarea particulelor retLQXWH�úL�DSUHFLHUHD�sensibilitatii la schimbarile performantei filtrarii. Aceasta aplicatie a permis
realizarea unei corelatii mai bune intre particulele retinute, reactivii chimici utilizati
úL�FDOLWDWHD�DSHL�EUXWH�– (considerata ca fiind complexa�úL�QRQOLQHDUa). Modelul a fost dezvoltat pe seama datelor masurate pe statia de tratare la scara
reala pe timp de un an. Setul de date utilizat pentru instruirea retelei neuronale
este urmatorul:
Date de intrare ale modelului Categorie
pH influentului Indicator de calitate a apei
turbiditatea (NTU) influentului Indicator de calitate a apei
-
45
Date de intrare ale modelului Categorie
temperatura influentului Indicator de calitate a apei
alcalinitatea influentului Indicator de calitate a apei
duritatea (mg/l CaCO3) influentului Indicator de calitate a apei
debitul de apa tratat Parametru al procesului tehnologic
doza de sulfat de aluminiu (mg/l) Parametru al procesului tehnologic
doza de polimer (mg/l) Parametru al procesului tehnologic
doza PAC (mg/l) Parametru al procesului tehnologic
doza de var (mg/l) Parametru al procesului tehnologic
Testarea modelului pe situatii diacronice a evidentiat faptul ca eroarea absoluta a
predictiei concentratiei particulelor de efluent a fost de maxim 2,3 particule/ml, iar
coeficientul de regresie r2 s-a cifrat la 0,79. Valorile concentratiei de particule
obtinute prin predictia unei retele neuronale artificiale sunt prezentate grafic in
cele ce urmeaza (fig. 3.4):
µ
fig. 3.4 Predictia concentratiei de particule in apa filtrata
-
46
Modelul realizat de EPCOR poate fi utilizat la determinarea iterativa a dozei de
coagulant� úL� V-a dovedit un instrument util in cercetare pentru examinarea efectului variatiei parametrilor asupra particulelor retinute [8].
Referitor la corectarea turbiditatii, EPCOR Water Services Canada a utilizat o
retea neuronala artificiala pentru SUHGLF LD�GR]HORU�GH�VXOIDW�GH�DOXPLQLX�QHFHVDUH�pHQWUX�UHGXFHUHD� WXUELGLW� LL�SULQ�FRDJXODUH� [8]. Retelele neuronale artificiale au permis dezvoltarea�XQRU�LQVWUXPHQWH�FDUH�SRW�IL�XWLOL]DWH�GH�F�WUH�RSHUWRULL�VWD LLORU�de tratare �(3&25� :DWHU� 6HUYLFHV� &DQDGD�� SHQWUX� SUHGLF LD� WXUELGLW� LL�efluentului în GLYHUVH� FRPELQD LL� DOH� YDORULORU� LQGLFDWRULORU� GH� FDOLWDWH� DOH�influentului (control de tip FFC��� GDU� úL� SHQWUX� SUHGLF LD� GR]HORU� GH� FRDJXODQW QHFHVDUH�SHQWUX�FRUHFWDUHD�WXUELGLW� LL��control de tip FBC). ParametrLL�GH� LQWUDUH�XWLOL]D L�SHQWUX� LQVWUXLUHD� UH HOHORU�QHXURQDOH� vQ�FD]XO�FHORU�GRX�� DSOLFD LL� �SUHGLF LD� WXUELGLW� LL� HIOXHQWXOXL� - FFC� úL� SUHGLF LD� GR]HORU� GH�coagulant�SHQWUX�FRUHFWDUHD�WXUELGLW� LL�- FBC) sunt urm�WRULL� 3UHGLF LD�WXUELGLW� LL�HIOXHQWXOXL 3UHGLF LD�GR]HORU�GH�FRDJXODQW pH influentului pH influentului turbiditatea influentului (NTU) turbiditatea influentului (NTU) temperatura influentului (°C) temperatura influentului (°C) cularea influentului (TCU) culoarea influentului (TCU) alcalinitatea influentului (mg/l) alcalinitatea influentului (mg/l) (ST) culoarea influentului (TCO) (ST) culoarea influentului (TCO) (ST) turbiditatea influentului (NTU) (ST) turbiditatea infl. (NTU) (ST) alcalinitatea influentului (mg/l) (ST) alcalinitatea infl. (mg/l) doza de aluminiu (mg/l) doza PAC (mg/l) doza PAC (mg/l) turbiditatea efluentului
ÌQ� FHHD� FH� SULYHúWH� SUHGLF LD� GR]HORU� GH� VXOIDW� GH� DOXPLQLX�� UH]XOWDWHOH� VXQW�reprezentate in figura 3.5.
-
47
fig. 3.5 Predictia dozelor de reactiv de coagulare EPCOR Water Services
Setul de date utilizat în instruire a fost constituit din mediile zilnice ale valorilor
SDUDPHWULORU�GH�FDOLWDWH�úL�SDUDPHWULORU�GH�SURFHV�P�VXUD L�SHntru�VWD LD�GH�WUDWDUH��(3&25�:DWHU�6HUYLFHV�&DQDGD��OD�VFDU��UHDO��SHQWUX�R�SHULRDG��GH���DQL� (URULOH�DEVROXWH�DOH�SUHGLF LHL�WXUELGLW� LL� LQIOXHQWXOXi s-au cifrat la valori mai mici de 0.77 NTU�� ,Q�FD]XO�XWLOL]�ULL�UH HOHL�QHXURQDOH��$11��SHQWUX�SUHGLF LD�GR]HORU�de sulfat de aluminiu erorile absolute s-au situat sub 1.8 mg/l.
SUEZ ENVIROMENT – CIRSEE [37] 2�DOW��VROX LH�vQ�FHHD�FH�SULYHúWH�FRQWUROXO�GR]�ULL�UHDFWLYXOXL�GH�FRDJXODUH cRQVW��vQ�LQWHJUDUHD�XQHL�UH HOH�QHXURQDOH�vQWU-un sistem de control S.C.A.D.A. [8] SLVWHPXO�GH�FRQWURO�6�&�$�'�$��HVWH�SUHY�]XW�FX�GLVSR]LWLYH� SHQWUX� HIHFWXDUHD� GH� P�VXUDWRUL�� SH� PRGHOXO� OD� VFDU�� UHDO��� OD�principalii indicatori de calitate:
• turbiditate;
• conductivitate;
• pH;
• WHPSHUDWXU�; • oxigen dizolvat;
• DEVRUE LD�89�
-
48
6WD LD� GH� WUDWDUH Viry-Chatillon [8] pentru care a fost testat sistemul de control GHVFULV�DQWHULRU�IXUQL]HD]��DS��SHQWUX�XQ�QXP�U�GH���������GH�ORFXLWRUL�úL�DUH�R�FDSDFLWDWH�QRPLQDO��GH�SUHOXFUDUH�GH���������Pñ pe zi. În figura de mai jos este SUH]HQWDW��VFKHPD�VLPSOLILFDW��D�VWD LHL�GH�WUDWDUH�úL�LQGLFDWRULL�GH�FDOLWDWH�FDUH�DX�IRVW�XUP�UL L�
fig. 3.6.��6FKHPD�VLPSOLILFDW��D�VWD LHL�GH�WUDWDUH�9LU\-Chatillon 6WD LD� GH� WUDWDUH� D� DSHL� LQFOXGH� GRX�� WUHSWH� GH� WUDWDUH� SULQFLSDOH� úL� DQXPH� R�WUHDSW�� GH� GHFDQWDUH� úL� R� WUHDSWD� GH filtrare. Celelalte trepte prezentate în VFKHPD�VLQRSWLF���ILJ��3.6��VXQW�XWLOL]DWH�VDX�QX�vQ�IXQF LH�GH�FDOLWDWHD�DSHL�EUXWH� $SOLFD LD� VRIWZDUH� SHQWUX� SUHGLF LD� GR]HL� GH� FRDJXODQW� DUH� vQ� FRPSRQHQ �� WUHL�module principale:
- modulul penWUX�YDOLGDUH�LQGLYLGXDO� a datelor; - modulul pentru validare de ansamblu;
- modulul pentru determinarea dozelor de coagulant;
9DOLGDUHD�LQGLYLGXDO��D�GDWHORU.�$FHVW�PRGXO�FRPSDU� semnalele colectate de OD� GLVSR]LWLYHOH� GH� P�VXU�� FX� GRPHQLLle� VWDELOLWH� DQWHULRU� SULQ� P�VXU�WRUL�HIHFWXDWH�FX�HURUL�IRDUWH�PLFL��GDWH�vQ�VSHFLDO�GH�]JRPRWXO�DSDUDWHORU�GH�P�VXU�). Semnalele al�F�URU�QLYHO�GH�vQFUHGHUH�HVWH�VF�]XW sunt declarate date invalidate.
-
49
Validarea de ansamblu a datelor. Pentru o verificare de ansamblu a datelor s-a
XWLOL]DW� R� KDUW�� GH� DXWR-organizare (Self-Organizing Map SOM��SHQWUX�YDOLGDUHD�úL�reconstrXF LD� GDWHORU� GH� LQWUDUH�� 620�GHILQHúWH� R� KDUW�� D� GDWHORU� GH� LQWUDUH�PXOWLGLPHQVLRQDO���YDORUL�QHSUHOXFUDWH�DOH�parametrilor de calitate) pe o matrice
ELGLPHQVLRQDO��UHJXODW���9HFWRUXO�UHIHULQ ��úL�SURWRWLSXO�mi VXQW�DVRFLDWH�ILHF�UXL�QRG�L�al matricei. Fiecare vector de intrare (fig.
3.7) este comparat cu mi, iar vectorul cel
mai apropiat de prototip este cel validat.
Datele astfel validate sunt stocate în
ORFD LD�FRUHVSXQ]�WRDUH�D�PDWULFHL� Cu ajutorul instrumentelor soft, datele
astfel localizate pot fi YL]XDOL]DWH� vQ�GRX��dimensiuni, iar datele atipice pot fi
UHSHUDWH� LQkQG� VHDPD� GH� GLVWDQ D� GLQWUH� YHFWRUXO� P�VXUDW� úL� YHFWRUXO� GH�UHIHULQ ���3HQWUX�R�PDL�PDUH�SUHFL]LH��DFWLYLWDWHD�XQHL� ORFD LL� L�SHQWUX� LQWUDUHD�[�poate fi definit��FX�DMXWRUXO�GLVWULEX LHi Gauss:
−−= 2
22
1exp)( i
i
mxiKσ
[3.1]
dispersia σL� GHILQHúWH� GLPHQVLXQHD� LQIOXHQ HL� ORFD LHL� L�� 'DFD� DFWLYLWDWHD�SURWRWLSXOXL�DOHV�HVWH�PLF�� ID ��GH�XQ�SUDJ�VSHFLILFDW��SURWRWLSXO�HVWH�FRQVLGHUDW�invalidat. &RQWULEX LD� ILHF�UHL� FRPSRQHQWH� D� YHFWRUXOui HVWH� GDW�� GH� GLIHUHQ D�
imx − � 6HQ]RULL� GHFODUD L� � VXQW� GHFRQHFWD L� úL� VH� FDOFXOHD]�� XQ� QRX�SURWRWLS� QXPDL� FX� SDUDPHWULL� YDOLGD L�� 3HQWUX� UHFRQVWUXF LD� SURWRWLSXOXL�� YDORULOH�OLSV��VXQW�HVWLPDWH�SH�VHDPD�FRPSRQHQWHORU�YDOLGDWH�DOe prototipului cu ajutorul UHOD LHL�
fig. 3.7 Modelul Viry-Chatillon
-
50
( )∑
∑
=
=⋅
=k
i
k
ii
iK
jmiKjx
1
1
)(
)()(ˆ [3.2]
0RGHOXO�QHXURQDO�SHQWUX�SUHGLF LD�GR]HORU�GH�FRDJXODQW. 5H Haua neuronala DUWLILFLDO��XWLOL]DW��HVWH�GH�WLSXO�FHORU�FX�SURSDJDUH�vQDSRL�D�HURULORU (fig. 3.8).
Σ
Σ
Σ
Σ
Σ
fig 3.8. Arhitectura retelei neuronale
,PSOHPHQWDUHD�PRGHOXOXL�D�LPSXV�SDUFXUJHUHD�XUP�WRULORU�SDúL� ���DOHJHUHD�DUKLWHFWXULL�UH HOHL� ��� LQVWUXLUHD� UH HOHL� QHXURQDOH�� ,QVWUXLUHD� UH HOHL� VH� FRQVLGHU�� FRPSOHW��DWXQFL�FkQG�HURDUHD�PHGLH�S�WUDWLF���506��DUH�R�YDORDUH�DFFHSWDELO�� ���VH�FDOFXOHD]��SRQGHULOH�
-
51
���VH�VRUWHD]��SRQGHULOH�úL�VH�úWHUJ�FHOH�FDUH�VXQW�FHO�PDL�SX LQ�UHOLHIDWH; ���VH�FRQWLQX��FX�SDVXO���SDQ��FkQG�LQVWUXLUHD�HVWH�FRPSOHW��
Modulul al 3-OHD� DO� DSOLFD LHL� HVWH� XWLOL]DW� SHQWUX determinarea intervalului de încredere� úL� HVWH� DOF�WXLW� GLQ� ��� GH� UH HOH� QHXURQDOH (fig. 3.9)� FX� DFHHDúL�DUKLWHFWXU���,QVWUXLUHD UH HOHORU�QHXURQDOH�VH�IDFH�SHQWUX�DFHOHDúL�VHWXUL�GH�GDWH��
fig. 3.9. Determinarea intervalului de incredere
/LPLWD�LQIHULRDU��D�LQWHUYDOXOXL�GH�vQFUHGHUH�HVWH�DFFHSWDW��FD�ILLQG�YDORDUHa cea PDL� PLF�� SURJQR]DW�� GH� F�WUH� FHOH� ��� GH� UH HOH� �$11), iar pentru limita VXSHULRDU��VH�DFFHSW��YDORDUHD�PD[LP��SURJQR]DW���Intervalul de încredere este GDW� GH� YDORDUHD�PLQLP�� úL� YDORDUHD�PD[LP�� SURJQR]DW�� GH� FHOH� ��� GH� UH HOH�neuronale. 3HQWUX� LQVWUXLUHD� UH HOHORU� QHXURQDOH� V-a dispus de cca 100.000 de P�VXU�WRUL� SHQWUX� ILHFDUH� GLQ� YDULDELOHOH� DPLQWLWH� SH� R� SHULRDG�� GH���� OXQL� pe probe prelevatH� OD� ILHFDUH� �� PLQXWH�� 'LQ� FHOH� �������� GH� P�VXU�WRUL� DX� IRVW�validate� XQ� QXP�U� GH� ����� GH� P�VXU�WRUL� FDUH� DSRL� DX� IRVW� XWLOL]DWH� SHQWUX�instruire.
-
52
fig. 3.10. Rezultatele SUHGLF Lei intervalului de încredere Din acest set de date au fost utilizate� �����GLQ�GDWHOH� YDOLGDWH� úL� VHOHF LRQDWH�SHQWUX�LQVWUXLUHD�UH HOHORU�QHXURQDOH�SHUPLWH�RE LQHUHD�XQ�PRGHO�D�FDUXL�SUHGLF LH�HVWH�SUH]HQWDW��vQ�ILJXUD�QU��3.10�úL�HVWH�DSUHFLDW��FD�ILLQG�IRDUWH�EXQ��[8]. Australian Water Quality Center. Un alt experiment a fost condus de Australian
Water Quality Center [10]�SH�XUP�WRUXO�VHW�GH�FDWHJRULL�GH�GDWH�
Date intrare Categorie
pH influent Indicator de calitate
turbiditatea influentului (NTU) Indicator de calitate
culolarea influentului (TCU) Indicator de calitate
ELFDUERQDWD L (mg/l) Indicator de calitate DEVRUE LD�89��QP� Indicator de calitate carbon organic dizolvat-DOC (mg/l) Indicator de calitate
doza de aluminiu (mg/l) Parametru de proces
Cercetatorii au utilizat pentru modelarea fenomenului o retea neuronala cu
propagare a erorii inapoi. Arhitectura retelei utilizate este caracterizata de
urmatoarele proprietati:
- retea neuronala artificiala cu un singur strat ascuns;
-
53
- algoritmul de minimizare a erorilor medii patratice a fost unul de gradient
(de propagare a erorii inapoi);
- 6 neuroni pentru stratul de intrare si un singur neuron pe stratul de iesire;
Autorii acestui experiment au prelevat probe de apa din diverse locatii si categorii
de surse (rauri, lacuri de acumulare) pentru care s-a efectuat analize de laborator
privind pH-ul, turbiditatea, culoarea, bicarbonatatii, absorbtia UV si carbonul
organic dizolvat. Pentru parametrul de proces, doza optima de reactiv de
coagulare – floculare, determinarile s-au efectuat in laborator prin metoda Jar
Test.
Pentru a putea aprecia calitatea rezultatelor obtinute, s-au efectuat calcule
privind obtinerea unor relatii matematice care sa exprime legatura dintre variatia
indicatorilor de calitate si doza optima de reactiv de coagulare floculare. Relatiile
matematice au fost obtinute prin regresie liniara simpla (RL) si regresie liniara
multipla (RM).
RezultateOH�RE LQXWH�H[SHULPHQWDO�GH�F�WUH�Australian Water Quality Center [10] vQ�SUHGLF LD�GR]HORU�GH�$O2(SO4)3�FX�DMXWRUXO�XQHL�UH HOH�QHXURQDOH�FX�SURSDJDUH�D�erorii înapoi sunt prezentate în tabelul de mai jos:
Tabelul 3.1 rezultatele calculelor privind dozele optime de reactiv
Rezultate [mg/l] ERORI [mg/l] Nr.
crt. Sursa
Jar RL RM RNA RL RM RNA
1 Anakie Basin 25 26 33 24 1 8 1
2 Anakie Basin 25 27 28 19 2 3 6
3 Hope Valley 7.5 9 11 15 1.50 3.50 7.50
4 Little Para Creek 50 57 54 42 7 4 8
5 Little Para Reservoir 20 12 18 15 8 2 5
6 Mt. Bold Reservoir 15 11 17 14 4 2 1
7 Murray River 50 50 46 65 0 4 15
8 Murray River 40 31 30 30 9 10 10
9 Murray River 25 22 24 29 3 1 4
-
54
Rezultate [mg/l] ERORI [mg/l] Nr.
crt. Sursa
Jar RL RM RNA RL RM RNA
10 Murray River 30 33 33 40 3 3 10
11 Murray River 20 24 23 19 4 3 1
12 Murray River 15 5 9 18 10 6 3
13 Murray River 20 15 19 14 5 1 6
14 Myponga Reservoir 50 41 39 43 9 11 7
15 Myponga Reservoir 65 68 63 60 3 2 5
16 Myponga Reservoir 35 47 41 34 12 6 1
17 Myponga Reservoir 20 29 22 20 9 2 0
18 Onkaparinga River 40 37 38 34 3 2 6
19 Salisbury Wetlands 45 50 42 53 5 3 8
20 Salisbury Wetlands