Uso de redes neuronales artificiales para optimizar la dosificación de coagulantes en la planta de tratamiento de agua potable, Huancayo
Descripción del Articulo
Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Doctorado en Ingeniería y Ciencias Ambientales
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis doctoral |
| Fecha de Publicación: | 2016 |
| Institución: | Universidad Nacional Agraria La Molina |
| Repositorio: | UNALM-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/2841 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12996/2841 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Agua potable Red de agua potable Coagulación Aluminio Hidróxidos Dosificación Redes de neuronas Procesos Ensayo Perú Redes neuronales artificiales Pruebas de jarras Planta de tratamiento Río Shullcas Huancayo (Prov) Región Junín https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11 |
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Uso de redes neuronales artificiales para optimizar la dosificación de coagulantes en la planta de tratamiento de agua potable, Huancayo Peña Rojas, Anieval Cirilo Agua potable Red de agua potable Coagulación Aluminio Hidróxidos Dosificación Redes de neuronas Procesos Ensayo Perú Redes neuronales artificiales Pruebas de jarras Planta de tratamiento Río Shullcas Huancayo (Prov) Región Junín https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11 |
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Flores del Pino, Lisveth Vilmaff6c0130-3fa0-4f1f-adc1-57aef57d6de1Peña Rojas, Anieval Cirilo2017-10-09T14:55:29Z2017-10-09T14:55:29Z2016P10.P4-T BAN UNALMhttps://hdl.handle.net/20.500.12996/2841Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Doctorado en Ingeniería y Ciencias AmbientalesEn la investigación se utilizaron las redes neuronales artificiales como herramienta para optimizar la cantidad de coagulante (Al2SO4) que se utiliza en el tratamiento del agua potable de la empresa SEDAM de la ciudad de Huancayo – Perú, donde la calidad del agua al ingreso a la planta de tratamiento tuvo variabilidad permanente de turbidez debido a las precipitaciones fluviales que se presentaron generalmente en los meses de octubre a marzo. Este fenómeno meteorológico alteró en corto tiempo las características físicas y químicas del agua dificultando su tratamiento. Se utilizó en el laboratorio el ensayo denominado Prueba de Jarras para determinar la dosis de coagulante a emplear durante un periodo de once meses, con muestreo aleatorio diario. Las variables consideradas para el estudio fueron la turbidez, el pH, la conductividad, el color y sólidos disueltos totales con una temperatura promedio de 10 ºC y un caudal promedio de 148 l/s. Los cálculos obtenidos fueron utilizados para entrenar y probar dosis óptimas de coagulante haciendo uso de redes neuronales artificiales con tres topologías específicas: Red de tres capas (entrada de cinco neuronas, oculta de cinco neuronas, salida una neurona), Red de cuatro capas (entrada de cinco neuronas, dos ocultas de seis y cinco neuronas, salida una neurona) y Red de cuatro capas con dos ocultas llamada también de regresión generalizada (una de entrada con cinco neuronas, dos capas ocultas, en la primera se adiciona una neurona por cada caso entrenado y en la segunda oculta dos neuronas receptoras para regresión y una capa de salida con una neurona). Se concluyó que la topología más adecuada fue la última con una asertividad de 96.9 por ciento frente a los datos reales y en su entrenamiento se obtuvo una correlación de 98.4 por ciento evidenciando además que los factores más influentes al modelo son: color, turbidez y pH. La red seleccionada finalmente permitió predecir la dosificación de coagulante óptimo con una probabilidad de error máximo de 1.6 por ciento y en tiempo real con nuevos valores de entrada en el agua a tratar sin necesidad de recurrir a la Prueba de Jarras el cual sólo se realiza posteriormente para enriquecer su aprendizaje.In the research of artificial neural networks is used as a tool to optimize the amount of coagulant (Al2SO4) used in treating drinking water company SEDAM city of Huancayo, where the quality of water entering the treatment plant is highly unstable permanent river variability due to rainfall occurring especially in the months from October to March, these meteorological phenomena in a short time alter the physical and chemical characteristics of water treatment difficult. jar testing was used in the laboratory to determine the dose of coagulant to be used for a period of eleven months from July 2012 to May 2013, with daily random sampling. The variables considered for the study were water turbidity, pH, conductivity, color and dissolved solids, with the average temperature 10 ° C and a flow rate of 148 liters per second. The dose given coagulant by jar testing was optimized using neural networks with three specific topologies, was concluded that the topology more adequate is the generalized regression with a Assertiveness of 96.9 per cent compared to the actual data and its color, turbidity and pH, in that order: training a 98.4 per cent linear correlation of being able to show that the most influential factors according to their impact level are variables obtained. The application of this alternative allows cost savings and improve water quality in less time than the classic methods of calculation.Tesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La Molinainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional Agraria La MolinaRepositorio institucional - UNALMreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMAgua potableRed de agua potableCoagulaciónAluminioHidróxidosDosificaciónRedes de neuronasProcesosEnsayoPerúRedes neuronales artificialesPruebas de jarrasPlanta de tratamientoRío ShullcasHuancayo (Prov)Región Junínhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11Uso de redes neuronales artificiales para optimizar la dosificación de coagulantes en la planta de tratamiento de agua potable, Huancayoinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisSUNEDUIngeniería y Ciencias AmbientalesUniversidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de PosgradoDoctoris Philosophiae - Ingeniería y Ciencias AmbientalesDoctoradoVela Cardich, RosemaryMeza Contreras, Víctor JuanGamarra Gamarra, DeliaTHUMBNAILP10-P4-T.pdf.jpgP10-P4-T.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3583https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/cd598b74-978f-4d30-be7f-e29290cc7f8b/download079c2598cbdbc41f7000679f9e8506ebMD56ORIGINALP10-P4-T.pdfP10-P4-T.pdfTexto completoapplication/pdf3731129https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/be0d8204-08e6-45c8-882a-4de3c952df42/downloada526daddf43e821ae7feee074fc6efb8MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/e65320cc-8c67-424e-80d7-f6d1dde47ea4/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD53TEXTP10-P4-T.pdf.txtP10-P4-T.pdf.txtExtracted texttext/plain205130https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/9edd83d0-28da-41b4-a2f8-55dfe43d1ba3/download7b2bbf8c1dfdde908bd9cc6c14e1d498MD5420.500.12996/2841oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/28412024-05-29 13:36:22.807https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.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 |
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Nota importante:
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