تقييم اداء محطات معالجة مياه الصرف الصحي باستخدام الشبكات العصبونية الصنعية (ANN)

يعد وضع نماذج متطورة لوحدات معالجة مياه الصرف الصحي Wastewater Treatment Plants امر اساسي من اجل توفير ادوات لتقييم ادائها والتنبو به، وتشكل اساسا للتحكم في تشغيل وسيرورة عملية المعالجة. هذا من شانه التقليل من تكاليف عملية التشغيل والمراقبة وتقييم استقرار التوازن البيئي. تركّز هذه الورقة العلمية على استخدام طريقة الشبكات العصبونية الصنعية (ANN)Artificial Neural Network ذات تقنية التغذية الى الامام والانتشار العكسي للخطا، حيث بُنيت النماذج الرياضية باستخدام الاداة nntool الملحقة ببرنامج Matlab لتحديد العلاقة بين بارامترات التلوث المختلفة وللتنبو باداء وحدة معالجة بلدة مرج معيربان لمعالجة مياه الصرف الصحي WWTP. اعتمدت النماذج على بيانات موشرات التلوث التي تم جمعها خلال البحث على مدى ثلاثة اعوام وهي الموشرات الرئيسية التي تشمل الطلب على الاكسجين الكيميائي (COD) والطلب على الاكسجين البيوكيميائي (BOD5)، والموشرات المساعدة التي تضمنت كمية المواد الصلبة العالقة الكلية (TSS)، درجة الحرارة (T) ودرجة الحموضة (pH). تشير الدراسة الى ان تطبيق طريقة الـ ANN تمّكن من التنبو باداء محطة المعالجة مع معامل الارتباط (R) بين متغيرات الخرج المقاسة والمحسوبة (المُتنبا بها) وصل الى (88%) بالنسبة لنموذج الـ COD، (85%) بالنسبة لنموذج الـ BOD5 و (86%) بالنسبة لنموذج الـ COD BOD5. وبالنتيجة، توفر هذه النماذج اداة فعالة ومهمة لفهم وتحليل ومحاكاة سلوك الظواهر غير الخطية في عمليات المعالجة لمياه الصرف الصحي، ويمكن استخدمها كاداة قيّمة ومفيدة لمشغليها وصانعي القرار في هذه المنشاة البيئية الحيوية.