retele neuronale artificialedigilib.utcb.ro/repository/ccn/pdf/ichim.pdf · 2007-06-22 ·...

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


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


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


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




18 Onkaparinga River 40 37 38 34 3 2 6

19 Salisbury Wetlands 45 50 42 53 5 3 8

20 Salisbury Wetlands

retele neuronale artificialedigilib.utcb.ro/repository/ccn/pdf/ichim.pdf · 2007-06-22 ·...

Documents