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김민한 (경희대학교) 유창규 (경희대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2008년 제어자동화시스템심포지엄 논문집
발행연도
2008.10
수록면
75 - 79 (5page)

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2009

실규모 하수처리공정에서 동력학적 동특성에 기반한 인공지능 모델링 및 예측기법
김민한 ,  유창규 제어로봇시스템학회 논문지 2009.05 학술저널

2008

실규모 하수처리공정에서 동력학적 동특성에 기반한 인공지능 모델링 및 예측기법
김민한 ,  유창규 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2008.10 학술대회자료

초록· 키워드

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In this paper, an artificial neural network(NN) model based on hydraulic characteristics is applied for modeling wastewater quality of a full-scale wastewater treatment plant. Process under nonlinear and multiple operating conditions that have a number of operating models and changes in operating conditions, such as biological plant, should be modeled by considering the process characteristics such as, hydraulics and sludge retention time. We applied the hydraulic-NN method to predict five effluent qualities of TSS（total suspended solid), BOD(biochemical oxygen demand), COD(chemical oxygen demand), TN(total nitrogen), and TP(total phosphorous) an advanced plant (DNR, dauwoo nutrient removal). The modeling results show that the NN model can somehow accurately model the real nonlinear processes under diverse operating conditions during one year and that it is able to model various operating regions in a full-scale treatment plant.
#Artificial neural network #DNR process #hydraulics #modeling methodology #wastewater quality modeling #wawtewater treatment process

목차

Abstract
1. 서론
2. 인공신경망
3. 재료 및 방법
4. 결과 및 고찰
5. 결론 및 논의
감사의글
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