USE OF CLOUD-COMPUTING AND PREDICTIVE ANALYSIS OF WASTEWATER TO INCREASE THE EFFICIENCY OF WWTP OPERATIONS

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60461373%3A22320%2F21%3A43923271" target="_blank" >RIV/60461373:22320/21:43923271 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

čeština

Original language name

VYUŽITÍ CLOUD-COMPUTINGU A PREDIKTIVNÍ ANALÝZY ODPADNÍ VODY ZA ÚČELEM ZVÝŠENÍ EFEKTIVITY PROVOZU ČOV

Original language description

Čistírny odpadních vod čelí v dnešní době mnoha výzvám v oblasti zvyšování kapacit, zpřísňování limitů nebo zpřísnění podmínek odlehčování odpadních vod. Jednou z možností, jak optimalizovat provoz čistírny je využití cloud-computingu a prediktivní analýzy odpadní vody. Cílem této práce bylo najít spolehlivý nástroj pro predikci kvality a kvantity odpadní vody. Byly testovány 3 modely hlubokých neuronových sítí (konvoluční, rekurentní a plně propojená). Testování, kalibrace a validace modelů byly založené na historických datech o kvalitě a kvantitě přitékající odpadní vody na ÚČOV v Praze v rozmezí let 2017–2019. Zároveň byla za stejné časové období získána data o srážkách z patnácti srážkoměrných stanic, které náleží sběrnému profilu vybrané stoky. Tato data byla zpracována a importována do otevřeného operačního systému pro IoT (internet věcí) MindSphere. Spolehlivá predikce charakteru odpadní vody může pomoci volit vhodné provozní scénáře na ČOV a snížit tak provozní náklady na chemikálie a energii spojenou především s aerací aktivačních nádrží. Zároveň může technolog včas reagovat na nestandardní situace a zajistit tak udržitelný chod ČOV a snížit náklady na poplatky spojené s vypouštěním nadlimitních koncentrací.

Czech name

VYUŽITÍ CLOUD-COMPUTINGU A PREDIKTIVNÍ ANALÝZY ODPADNÍ VODY ZA ÚČELEM ZVÝŠENÍ EFEKTIVITY PROVOZU ČOV

Czech description

Čistírny odpadních vod čelí v dnešní době mnoha výzvám v oblasti zvyšování kapacit, zpřísňování limitů nebo zpřísnění podmínek odlehčování odpadních vod. Jednou z možností, jak optimalizovat provoz čistírny je využití cloud-computingu a prediktivní analýzy odpadní vody. Cílem této práce bylo najít spolehlivý nástroj pro predikci kvality a kvantity odpadní vody. Byly testovány 3 modely hlubokých neuronových sítí (konvoluční, rekurentní a plně propojená). Testování, kalibrace a validace modelů byly založené na historických datech o kvalitě a kvantitě přitékající odpadní vody na ÚČOV v Praze v rozmezí let 2017–2019. Zároveň byla za stejné časové období získána data o srážkách z patnácti srážkoměrných stanic, které náleží sběrnému profilu vybrané stoky. Tato data byla zpracována a importována do otevřeného operačního systému pro IoT (internet věcí) MindSphere. Spolehlivá predikce charakteru odpadní vody může pomoci volit vhodné provozní scénáře na ČOV a snížit tak provozní náklady na chemikálie a energii spojenou především s aerací aktivačních nádrží. Zároveň může technolog včas reagovat na nestandardní situace a zajistit tak udržitelný chod ČOV a snížit náklady na poplatky spojené s vypouštěním nadlimitních koncentrací.

Type

D - Article in proceedings

CEP classification

—

OECD FORD branch

20205 - Automation and control systems

Project

—

Continuities

V - Vyzkumna aktivita podporovana z jinych verejnych zdroju

Publication year

2021

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Article name in the collection

Voda 4.0 ve službách infrastruktury: Akcelerace změn

ISBN

978-80-907534-1-9

ISSN

—

e-ISSN

—

Number of pages

6

Pages from-to

66-71

Publisher name

CzWA service s.r.o.

Place of publication

Brno

Event location

Praha

Event date

Sep 16, 2021

Type of event by nationality

CST - Celostátní akce

UT code for WoS article

—