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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김태우 (한국교통대학교 철도시설공학과) 이호식 (한국교통대학교 철도인프라시스템공학과)
저널정보
한국물환경학회 한국물환경학회지 한국물환경학회지 제35권 제4호
발행연도
2019.1
수록면
370 - 378 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

하수처리시설에 인공지능 기술 적용을 위한 사례 분석
김태우 철도시설공학과 2019.01 학위논문
국내 하수처리시설에 인공지능기술 적용을 위한 사례 연구
김태우 ,  이호식 한국물환경학회지 2019.01 학술저널

초록· 키워드

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In the recent years, various studies have presented stable and economic methods for increased regulations and compliance in sewage treatment plants. In some sewage treatment plants, the effluent concentration exceeded the regulations, or the effluent concentration was manipulated. This indicates that the process is currently inefficient to operate and control sewage treatment plants. The operation and control method of sewage treatment plant is mathematically dealing with a physical and chemical mechanism for the anticipated situation during operation. In addition, there are some limitations, such as situations that are different from the actual sewage treatment plant. Therefore, it is necessary to find a more stable and economical way to enhance the operational and control method. AI (Artificial Intelligence) technology is selected among various methods. There are very few cases of applying and utilizing AI technology in domestic sewage treatment plants. In addition, it failed to define specific definitions of applying AI technologies. The purpose of this study is to present the application of AI technology to domestic sewage treatment plants by comparing and analyzing various cases. This study presented the AI technology algorithm system, verification method, data collection, energy and operating costs as methods of applying AI technology.
#Algorithm #Artificial Intelligence #Data collection #Reduce energy & #amp #amp # operating costs #Wastewater treatment plant

목차

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Abyaneh, H. Z. / 2014 / Evaluation of multivariate linear regression and artificial neural networks in prediction of water quality parameters / Environmental Health Science and Engineering 12(1):1~8 google schola Akratos, C. S. / 2008 / An artificial neural network model and design equations for BOD and COD removal prediction in horizontal subsurface flow constructed wetlands / Chemical Engineering Journal 143(1-3):96~110 google schola Bagheri, M. / 2015 / Modeling of a sequencing batch reactor treating municipal wastewater using multi-layer perceptron and radial basis function artificial neural networks / Process Safety and Environmental Protection 93:111~123 google schola Chalabi, M. / Artificial intelligence in the water industry: Myth or reality? google schola Chew, C. M. / 2018 / Advanced process control for ultrafitration membrane water treatment system / Cleaner Production 179(2018):63~80 google schola

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