ارزیابی راندمان تصفیه خانه فاضلاب با استفاده از مدل‌سازی مبتنی بر شبکه‌های عصبی مصنوعی (مطالعه موردی: شهر بوشهر در ایران)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه مهندسی عمران، دانشکده مهندسی، دانشگاه خلیج فارس، بوشهر، ایران.

2 گروه مهندسی آب و سازه‌های هیدرولیکی، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه سمنان، ایران.

10.22034/nawee.2025.555176.1174
چکیده
هدف: تصفیه فاضلاب نقش مهمی در حل مشکل کمبود کمی و کیفی منابع آب برای توسعه مناطق شهری دارد. در این زمینه حفظ و افزایش راندمان تصفیه خانه‌های فاضلاب اهمیت قابل توجه‌ای برای بازیافت این منابع آب دارند. لذا، مدل‌سازی عملکرد تصفیه خانه فاضلاب در مراحل مختلف تصفیه دارای اهمیت زیادی است.
مواد و روش‌ها: در این مطالعه، روش شبکه عصبی مصنوعی (ANNs) برای مدل‌سازی کیفیت پساب خروجی تصفیه‌خانه فاضلاب شهر بوشهر به‌کار گرفته شده است. داده‌های ورودی و خروجی شامل پارامترهای BOD، COD، EC، TSS و TDS است.
نتایج: نتایج خروجی شبکه‌های عصبی مصنوعی نشان داد که این الگوریتم در مدل‌سازی پارامترهای کیفیت پساب، عملکرد مناسبی دارد. مدل‌سازی پارامترهای EC، TDS، COD، TSS و BOD با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی، نتایج متفاوتی را در مراحل مختلف تصفیه فاضلاب نشان داد. بر اساس نتایج، دقت مدل برای پارامتر EC با ضریب تعیین 84/0 برای دوره آزمون، در مرحله اول به بالاترین مقدار خود رسید. برای پارامتر TDS، بهترین دقت در مرحله سوم به‌دست آمد. در مدل‌سازی پارامتر COD، دقت شبکه در مرحله اول بسیار مطلوب بود. برای پارامتر TSS، بیشترین دقت دوره آموزش در مرحله سوم با ضریب تعیین 79/0 به‌دست آمد، در حالی که در دوره آزمون، مرحله دوم با ضریب تعیین 65/0 بهترین نتیجه را داشت. نهایتاً، برای پارامتر BOD، بیشترین دقت مربوط به مرحله سوم بود. بهترین عملکرد برای EC و COD در مرحله اول با دقت بالای 80/0 مشاهده شد، در حالی‌که برای TDS بیشترین دقت در مرحله دوم حاصل شد. برای TSS و BOD، دقت مدل در مرحله سوم بهبود یافت، اما در مراحل دیگر پراکندگی داده‌ها و خطاهای بیشتری مشاهده شد.
نتیجه‌گیری: تحلیل نمودارهای ویولن نشان می‌دهد که داده‌های مشاهداتی و شبیه‌سازی‌شده برای پارامترهای EC، TDS، COD، TSS و BOD در هر مرحله از تصفیه به هم نزدیک شده‌اند، که نشان‌دهنده دقت مطلوب مدل شبکه عصبی مصنوعی است. نمودارها بیانگر این هستند که مقدار این پارامترها در ورودی تصفیه‌خانه بالا بوده، اما پس از انجام تصفیه در هر مرحله کاهش یافته است؛ این موضوع حاکی از عملکرد موفق سیستم تصفیه است. همچنین، متغیرهای TSS، COD و BOD بیشترین شباهت و دقت را در مدل‌سازی داشتند.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله English

Modeling the wastewater treatment plant using artificial neural networks-based modeling (Case study: Bushehr city, Iran)

نویسندگان English

hamid reza tamizi 1
Mohammad Vaghefi 1
Saeed Farzin 1
Valikhan Anaraki Mahdi 2
1 Department of Civil engineering, Faculty of Engineering, Persian Gulf university, Bushehr, Iran.
2 Department of Water Engineering and Hydraulic Structures, Faculty of Civil Engineering, Semnan University, Semnan, Iran.
چکیده English

Objective: Wastewater treatment is vital for addressing quantitative and qualitative water shortages, which are crucial for urban development. In this context, maintaining and improving the efficiency of wastewater treatment plants is essential for recovering these water resources. Therefore, accurately modeling the performance of wastewater treatment plants at different stages is of great importance.
Methods: This study used an artificial neural network (ANN) to model the effluent quality of the Bushehr wastewater treatment plant. The input and output data included the parameters BOD, COD, EC, TSS, and TDS. The results demonstrated that the ANN algorithm performed well in modeling the wastewater quality parameters, though with varying success at different treatment stages.
Results: The modeling results showed that accuracy was highest for the EC parameter in the first stage, with a coef-ficient of determination (R²) of 0.84 during the test period. The best accuracy for the TDS parameter was achieved in the third stage. For the COD parameter, the network's accuracy was very favorable in the first stage. The highest accuracy for the TSS parameter was in the third stage during training (R² = 0.79), while the second stage yielded the best result during testing (R² = 0.65). Finally, for the BOD parameter, the highest accuracy was in the third stage.
The best performance for EC and COD was observed in the first stage, with an accuracy exceeding 80%, while for TDS, the highest accuracy was in the second stage.

کلیدواژه‌ها English

Wastewater treatment plant
Modeling
Artificial neural net-works
Bushehr
Iran
قره محمودلو، م.، رقیمی، م.، فراستی، م (2024). بررسی مقایسه‌ای کیفیت پساب تصفیه‌خانه‌های بندرگز و بندرترکمن. رویکردهای نوین در مهندسی آب و محیط‌زیست.
قوامی، س. م.، محمدی، ش (2025). پایش کیفیت آبهای زیرزمینی با استفاده از روش های شبکه عصبی مصنوعی، منطقة مورد مطالعه: شهرستان قروه و دهگلان. رویکردهای نوین در مهندسی آب و محیط‌زیست، 5(1)، 193-178.
نوری، م.، نعمتی ورنوسفادرانی، م.، میرغفاری، ن.، علافچیان، ع (2025(. پایش راندمان تصفیه پساب در صنعت سنگبری (مطالعه موردی: شهرک صنعتی محمودآباد اصفهان). رویکردهای نوین در مهندسی آب و محیط‌زیست، 4، 163-145.
Chianeh, f. N., anaraki, m. V., mahmoudian, f., farzin, s. J. P. S., protection, E., 2024. A new methodology for the prediction of optimal conditions for dyes' electrochemical removal; application of copula function. machine learning, deep learning, and multi-objective optimization, 182, 298-313.
Çimen mesutoğlu, ö., gök, o. J. S. R., 2024. Prediction of cod in industrial wastewater treatment plant using an artificial neural network. 14, 13750.
Farahbakhsh, j., delnavaz, m., vatanpour, v. J. J. O. M. S.,2019 . Simulation and characterization of novel reverse osmosis membrane prepared by blending polypyrrole coated multiwalled carbon nanotubes for brackish water desalination and antifouling properties using artificial neural networks. 581, 123-138.
Farzin, s., anaraki, m. V., kadkhodazadeh, m., morshed-bozorgdel, a. J. P., chemistry of the earth, p. A. B. C., 2025. Novel methodology for prediction of missing values in river flow based on convolution neural networks: principles and application in iran country. 103875.
Farzin, s., chianeh, f. N., anaraki, m. V., mahmoudian, f., 2020. Introducing a framework for modeling of drug electrochemical removal from wastewater based on data mining algorithms, scatter interpolation method, and multi criteria decision analysis (did). Journal of cleaner production, 266, 122075.
Foglia, a., gonzález-camejo, j., radini, s., sgroi, m., li, k., eusebi, a. L., fatone, f., 2023. Transforming wastewater treatment plants into reclaimed water facilities in water-unbalanced regions. An overview of possibilities and recommendations focusing on the italian case. Journal of cleaner production, 410, 137264.
Hamed, m. M., khalafallah, m. G., hassanien, e. A. J. E. M. software., 2004. Prediction of wastewater treatment plant performance using artificial neural networks. 19, 919-928.
Hawamdeh, a., tarawneh, a., sharrab, y., al-fraihat, d. J. W. R. M., 2025. Deep neural networks hydrologic and hydraulic modeling in flood hazard analysis. 1-17.
Ismail, r., 2024. Improving wastewater treatment plant performance: an ann-based predictive model for managing average daily overflow and resource allocation optimization using tabu search. Asian journal of civil engineering, 25, 1427-1441.
Kakwani, n. S. & kalbar, p. P. 2020. Review of circular economy in urban water sector: challenges and opportunities in india. Journal of environmental management, 271, 111010.
Karolinczak, b., walczak, j., bogacka, m., zubrowska-sudol, m., 2024. Life cycle assessment of sewage sludge mono-digestion and co-digestion with the organic fraction of municipal solid waste at a wastewater treatment plant. Science of the total environment, 907, 167801.
Kılıç, z., 2020. The importance of water and conscious use of water. International journal of hydrology, 4, 239-241.
Koul, b., yadav, d., singh, s., kumar, m., song, m., 2022. Insights into the domestic wastewater treatment (dwwt) regimes: a review. Water, 14, 3542.
Lin, w., jing, l., zhu, z., cai, q., zhang, b. J. W. air., pollution, s., 2017. Removal of heavy metals from mining wastewater by micellar-enhanced ultrafiltration (meuf): experimental investigation and monte carlo-based artificial neural network modeling. 228, 1-11.
Liu, x., nie, y., wu, x.-l. J. M., 2023. Predicting microbial community compositions in wastewater treatment plants using artificial neural networks. 11, 93.
Lv, j., du, l., lin, h., wang, b., yin, w., song, y., chen, j., yang, j., wang, a., wang, h., 2024. Enhancing effluent quality prediction in wastewater treatment plants through the integration of factor analysis and machine learning. Bioresource technology, 393, 130008.
Mendizabal, j., vernon, d., martin, b., bajón-fernández, y., soares, a. J. J. O. W. P. E., 2025. Short-term memory artificial neural network modelling to predict concrete corrosion in wastewater treatment plant inlet chambers using sulphide sensors. 69, 106821.
Nourani, v., dehghan, m., baghanam, a. H., kantoush, s. A. J. J. O. W. P. E., 2025. Dual purpose of shapley additive explanation (shap) in model explanation and feature selection for artificial intelligence-based digital twin of wastewater treatment plant. 75, 107947.
Pandey, a., kumar, r. R., laghari, i. A., samykano, m., kothari, r., abusorrah, a. M., sharma, k., tyagi, v., 2021. Utilization of solar energy for wastewater treatment: challenges and progressive research trends. Journal of environmental management, 297, 113300.
Parde, d., behera, m., 2023. Challenges of wastewater and wastewater management. Sustainable industrial wastewater treatment and pollution control. Springer.
Renfrew, d., pearson, t. W., 2021. The social life of the “forever chemical”: pfas pollution legacies and toxic events. Environment and society, 12, 146-163.
Smith, k., liu, s., liu, y., guo, s., 2018. Can china reduce energy for water? A review of energy for urban water supply and wastewater treatment and suggestions for change. Renewable and sustainable energy reviews, 91, 41-58.
Van puijenbroek, p., beusen, a., bouwman, a., 2019. Global nitrogen and phosphorus in urban waste water based on the shared socio-economic pathways. Journal of environmental management, 231, 446-456.
Wang, j.-h., zhao, x.-l., guo, z.-w., yan, p., gao, x., shen, y., chen, y.-p. J. E. R., 2022. A full-view management method based on artificial neural networks for energy and material-savings in wastewater treatment plants. 211, 113054.
Wang, j., guo, y., peng, s., wang, y., zhang, w., zhou, x., jiang, l., lai, b. J. J. O. W. P. E., 2024. Prediction of effluent ammonia nitrogen in wastewater treatment plant based on self-organizing hybrid neural network. 59, 104930.
Yu, c., huang, x., chen, h., godfray, h. C. J., wright, j. S., hall, j. W., gong, p., ni, s., qiao, s., huang, g., 2019. Managing nitrogen to restore water quality in china. Nature, 567, 516-520.
Yu, q., sun, z., shen, j., xu, x., han, q., zhu, m. J. J. O. E. M., 2023. The nonlinear effect of new urbanization on water pollutant emissions: empirical analysis based on the panel threshold model. 345, 118564.
Zakeri, m. S., mousavi, s. F., farzin, s., sanikhani, h., 2022. Modeling of reference crop evapotranspiration in wet and dry climates using data-mining methods and empirical equations. Journal of soft computing in civil engineering, 6, 1-28.