The Anaerobic/Anoxic/Oxic (A2/O) process is a traditionally well-established biological wastewater treatment process (WWTP). In order to control a biological process in a laboratory environment, engineers typically adopt a methodology that relies mostly on their prior knowledge of transient and steady-state behaviors of micro-organisms. Based on this prior knowledge, our A2/O process is designed to keep proper reaction time in check as well as the state defining conditions of micro-organisms. However, converse to our expectation, unforeseen experimental changes in our biological samples could cause the entire experimental process to deviate from its original course of progress. Practically, to mitigate these unexpected changes, modular neural networks (MNNs) prediction model for dissolved oxygen (DO) concentration is proposed. The MNNs consists of numerous neural network models. Each neural network model is only concerned with a single cluster. Therefore, when suitable neural network models can be selected for each condition, stable and advanced treatment performance is expected. DO concentration is an observable and controllable factor in a reactor. On the whole it affects the biological reactions and water quality. DO set-point is decided by prediction model and its control remains as an essential feature of WWTP. The predicted DO concentration is used to control the air blower, thus enabling scheduling for a stable NH4-N concentration in the effluent wastewater. The proposed model has time-series static neural networks with multiple inputs and one output. The inputs – the air blower speed and DO concentration – are time-dependent variables. The output is the DO concentration in the immediate following time step. Our prediction results are compared with those of other prediction methodologies; proposed prediction model shows that it can achieve better accuracy for the DO concentration estimate than by other models. Therefore, the proposed system can be applied to a time-delayed compensation system to meet the target DO set-point tracking.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2023 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-06-23 | 학회명변경 | 영문명 : Korean Society Of Precision Engineering -> Korean Society for Precision Engineering | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2005-05-30 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국정밀공학회 영문논문집 -> International Journal of the Korean of Precision Engineering | KCI후보 |
2005-05-30 | 학술지명변경 | 한글명 : International Journal of the Korean of Precision Engineering -> International Journal of Precision Engineering and Manufacturing외국어명 : International Journal of the Korean of Precision Engineering -> International Journal of Precision Engineering and Manufacturing | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.38 | 0.71 | 1.08 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.92 | 0.85 | 0.583 | 0.11 |
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