Neuronale Netze als Grundlage für die Analyse und Optimierung von Flockungsprozessen in der Praxis der Trinkwasseraufbereitung:
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | Undetermined |
| Veröffentlicht: |
Mülheim an der Ruhr
IWW
2010
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| Schriftenreihe: | Berichte aus dem IWW, Rheinisch-Westfälisches Institut für Wasserforschung, gemeinnützige GmbH
50 |
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| adam_text | Titel: Neuronale Netze als Grundlage für die Analyse und Optimierung von Flockungsprozessen in der Praxis
Autor: Strugholtz, Silke
Jahr: 2010
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
1.1 Neuronale Netze zur Modellierung von
Trinkwasseraufbereitungsanlagen 1
1.2 Problemstellung und Zielsetzung 4
2 Stand der Technik 7
2.1 Neuronale Netze 7
2.1.1 Entstehung und Anwendung 7
2.1.2 Aufbau und Eigenschaften 9
2.1.3 Der Backpropagation-Algorithmus 16
2.2 Der Flockungsprozess und seine Modellierung mit
neuronalen Netzen 22
2.2.1 Die Bedeutung der Flockung in der Trinkwasseraufbereitung 22
2.2.2 Mechanismen der Flockung 23
2.2.3 Die Kinetik der Flockung 28
2.2.4 Einflussfaktoren auf den Flockungsprozess 29
2.2.5 Modellierung von Flockungsprozessen 36
3 Modellierung eines Flockungsprozesses 42
3.1 Vorgehen bei der Modellierung 43
3.2 Datenakquise und Aufbereitung der Datenbasis 45
3.2.1 Beschreibung des Wasserwerks 45
3.2.2 Festlegung der Modellgrenzen 48
3.2.3 Auswahl der Modellierungsparameter und -zeitraume 51
3.2.4 Analyse des Verweilzeitverhaltens 55
3.2.5 Umgang mit Zeitverhalten 59
3.3 Triibungsmodellierung
3.3.1 Prufung der Modellierbarkeit und Vergleich
der Verweilzeitmodelle
3.3.2 Einfluss von Zeitverhalten 64
3.3.3 Vergleich verschiedener Modellierungsansatze 66
3.3.4 Prufung des Einflusses des pH-Werts nach
Flockungsmitteldosierung 69
3.3.5 Reduktion der Eingangsgroflen
3.3.6 Spezialistenmodell 7®
3.3.7 Vergleich des neuronalen Netzes mit Regressionsmodellen 81
3.4 Partikelzahlmodellierung 83
4 Optimierung des Flockungsprozesses 86
4.1 Optimierungsansatze 86
4.2 Umsetzung der Optimierungsansatze im
Wasserwerk Obermaubach 87
4.3 Kostenfunktion 90
4.4 Bestimmung der optimalen Flockungsmittelkonzentrationen
fiir die Optimierungsansatze im Vergleich 97
4.5 AbschStzung des Optimierungspotentials 99
4.6 Umsetzung im Online Betrieb 103
5 Evaluierung von Zusammenhangen 111
5.1 Einfluss einer Mittelwertbildung 111
5.2 Vergleich der Talsperrenw^sser untereinander 114
6 Potentiale neuronaler Netze in der Trinkwasseraufbereitung 124
7 Zusammenfassung 133
8 Anhang 136
8.1 Zu neuronalen Netzen 136
8.1.1 Beschreibung der Vorgehensweise bei der Modellierung unter
Berucksichtigung der Software NeuroModel 136
8.1.2 Radiate-Basisfunktionen Netze 161
8.1.3 Self organizing Maps 163
8.1.4 Optimierung von Prozessen auf Basis neuronaler Netze
mit Hilfe Genetischer Algorithmen 165
8.1.5 Bestimmung des Optimierungspotentials 166
8.2 Zum modellierten Wasseraufbereitungsprozess 170
8.2.1 Beschreibung des Wasserwerks Obermaubach 170
8.2.2 Messgerate 176
8.2.3 Modellierte Zeitraume 177
8.3 Glossar 178
9 Abkiirzungsverzeichnis 182
10 Literatur 188
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