Wastewater treatment improvement through an intelligent integrated supervisory system
Poch, Manel (Universitat de Girona. Laboratori d'Enginyeria Química i Ambiental)
Rodríguez-Roda Layret, Ignasi (Universitat de Girona. Laboratori d'Enginyeria Química i Ambiental)
Comas Matas, Joaquim (Universitat de Girona. Laboratori d'Enginyeria Química i Ambiental)
Baeza Labat, Juan Antonio (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Enginyeria Química, Biològica i Ambiental)
Lafuente Sancho, Francisco Javier (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Enginyeria Química, Biològica i Ambiental)
Sànchez Marrè, Miquel (Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics)
Cortés, Ulises (Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics)

Date: 2000
Abstract: This paper shows the result of years of work by a cooperative research group including chemical engineers, environmental scientists and computer scientists. This research has been focused on the development and implementation of new techniques for the optimisation of complex process management, mainly related to wastewater treatment plants (WWTP). The experience obtained indicates that the best approach is a Supervisory System that combines and integrates classical control of WWTP (automatic controller for maintaining a fixed dissolved oxygen level in the aeration tank, use of mathematical models to describe the process. . . ) with the application of knowledge-based systems (mainly expert systems and case-based systems). The first part is an introduction to wastewater treatment processes and an explanation of the complexity of the management and control of such complex processes. The next section illustrates the architecture of the supervisory system and the work carried out to develop and build the expert system, the casebased system and the simulation model for implementation in a real plant (the Granollers WWTP). Finally, some results of the field validation phase of the Supervisory System when dealing with real situations in the plant are described.
Abstract: Aquest article mostra el resultat de la col·laboració portada a terme durant els darrers anys entre grups d'enginyeria química, enginyeria ambiental i intel·ligència artificial. El treball se centra en el desenvolupament de tècniques per a la millora i supervisió de processos complexos, especialment del tractament biològic d'aigües residuals. L'experiència demostra que la millor opció requereix desenvolupar un sistema supervisor que combini i integri tècniques de control clàssic (controlador automàtic del nivell d'oxigen dissolt en el reactor biològic, ús de models descriptius del procés, etc. ) amb sistemes basats en el coneixement (concretament sistemes experts i sistemes basats en casos). El present article descriu la complexitat de la gestió del procés de tractament de les aigües residuals, l'arquitectura integrada que es proposa i el desenvolupament i la construcció de cadascun dels mòduls d'aquesta proposta per a la implementació real a l'estació depuradora d'aigües residuals de Granollers. Finalment, es detallen alguns resultats del procés de validació del seu funcionament enfront de situacions quotidianes de la planta.
Rights: Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, sempre que no sigui amb finalitats comercials i que es distribueixin sota la mateixa llicència que regula l'obra original. Cal que es reconegui l'autoria de l'obra original. Creative Commons
Language: Anglès
Document: Article ; divulgació ; Versió publicada
Subject: Biological wastewater treatment ; Activated sludge ; Knowledge-based systems ; Supervision ; Environmental decision support systems
Published in: Contributions to science, Vol. 1, Núm. 4 (2000) , p. 451-462, ISSN 1575-6343

Adreça alternativa: http://revistes.iec.cat/index.php/CtS/article/view/271
Adreça alternativa: https://raco.cat/index.php/Contributions/article/view/157689


12 p, 3.4 MB

The record appears in these collections:
Articles > Published articles
Articles > Dissemination

 Record created 2014-05-06, last modified 2023-03-15



   Favorit i Compartir