A comprehensive study on developing neural network models for predicting the coagulant dosage and treated water qualities for a water treatment plant / Chamanthi Denisha Jayaweera
Penentuan dos bahan penggumpal optimum untuk rawatan air secara tradisinya dijalankan menggunakan ujian balang yang merupakan prosedur memakan masa dan tidak berupaya untuk bertindak balas terhadap perubahan mendadak dalam kualiti air. Oleh itu, teknik pemodelan didorong data seperti rangkaian neural digunakan untuk membangunkan model ramalan untuk proses penggumpalan. Dalam kerja ini, tiga rangkaian rangkaian neural yang berbeza iaitu rangkaian neural regresi umum (GRNN), rangkaian neural lapisan tunggal suap depan dengan mesin pembelajaran melampau (ELM-SLFN) dan rangkaian neural asas jejarian dengan mesin pembelajaran melampau (ELM-RBF) telah dibangunkan untuk meramalkan dos bahan penggumpal dan prestasi mereka dibandingkan dengan rangkaian neural perseptron berbilang lapis (MLP) yang biasa digunakan. Ia menunjukkan bahawa model ELM dan GRNN menggunakan usaha dan masa yang lebih rendah untuk latihan berbanding dengan MLP. ELM-RBF menunjukkan keseimbangan terbaik antara ketepatan ramalan dan keperluan pengiraan. Oleh itu, ELM-RBF telah digunakan untuk membangunkan model untuk meramalkan dos bahan penggumpal, kekeruhan air terawat (TW) dan sisa aluminium dengan nilai R masing-masing 0.9752, 0.8239 dan 0.9019. Parameter input yang diperlukan untuk membangunkan setiap model ditentukan dengan menggunakan algoritma carian menyeluruh global kerana ia telah ditunjukkan bahawa pekali korelasi Pearson dan analisis komponen utama merupakan teknik yang tidak sesuai untuk memilih parameter input untuk bagi kajian ini. Oleh itu, input yang digunakan untuk meramalkan dos bahan penggumpal ialah kekeruhan air mentah (RW), warna RW dan alum
(t-1). Keberkesanan dos bahan penggumpal dan model kualiti TW telah dipertingkatkan dengan menggunakan model imputasi dan algoritma genetik. Model imputasi telah dibangunkan menggunakan kaedah K-kelompok dengan ketepatan imputasi yang serupa dengan peta swaorganisasi, untuk menangani kegagalan perkakasan sensor yang menyebabkan masa henti dalam loji rawatan air automatik dan untuk memastikan penggunaan model dos bahan penggumpal yang berterusan. Nilai yang hilang dari kekeruhan RW dan warna RW dibina semula menggunakan model imputasi dengan nilai R masing-masing 0.9075 dan 0.8250. Selepas itu, kekeruhan RW dan warna RW yang dibina semula digunakan untuk meramalkan dos bahan penggumpal dengan nilai R 0.9742 dan 0.9809 adalah sangat memuaskan. Manakala GA menaikkan nilai R daripada model kekeruhan TW kepada 0.8294. GA meningkatkan keupayaan ELM-RBF untuk mengenal pasti tindak balas yang diperlukan dari kekeruhan TW terhadap dos alum.
_______________________________________________________________________
Determination of the optimum coagulant dosage for water treatment is traditionally carried out using the jar test, which is a time consuming procedure incapable of responding to sudden changes in water qualities. Therefore, data driven modeling techniques such as neural networks are used for developing predictive models for the coagulation process. In this work, three different neural network models, namely, the general regression neural network (GRNN), extreme learning machine single layer feed forward neural network (ELM-SLFN) and the extreme learning machine radial basis function neural network (ELM-RBF) were developed to predict the coagulant dosage, and their performances were compared with the commonly used multilayer perceptron neural network (MLP). It was shown that the ELM and the GRNN models consumed significantly lesser effort and time for training compared to the MLP. The ELM-RBF demonstrated the best tradeoff between prediction accuracy and computational requirement. Therefore, the ELM-RBF was used to develop models for predicting the coagulant dosage, treated water (TW) turbidity and residual aluminum with R values of 0.9752, 0.8239 and 0.9019 respectively. The input parameters required to develop each model was determined using a global exhaustive search algorithm as it was shown that the Pearson correlation coefficient and the principal component analysis were not suitable techniques for selecting input parameters for this study. Thus, inputs used for predicting the coagulant dosage were raw water (RW) turbidity, RW color and alum (t-1). The effectiveness of the coagulant dosage and the TW quality models were improved using an imputation model and a genetic algorithm. The imputation model was developed using K-means clustering with an imputation accuracy similar to a self-organizing map, to cope with failures in hardware sensors causing downtime in fully automated water treatment plants and ensure the continual use of the coagulant dosage model. The imputation model reconstructed missing values of RW turbidity and RW color with R values of 0.9075 and 0.8250 respectively. Subsequently, the reconstructed RW turbidity and RW color were used to predict the coagulant dosage with R values of 0.9742 and 0.9809 respectively, which are highly satisfactory. Meanwhile, the GA improved the R value of the TW turbidity model to 0.8294. The GA significantly improved the ability of the ELM-RBF to identify the required response of TW turbidity to the alum dosage.
A comprehensive study on developing neural network models for predicting the coagulant dosage and treated water qualities for a water treatment plant / Chamanthi Denisha Jayaweera
A comprehensive study on developing neural network models for predicting the coagulant dosage and treated water qualities for a water treatment plant_Chamanthi Denisha Jayaweera _K4_2019_MYMY