hrvatski

UPOTREBA UNAPRIJEDNIH UMJETNIH NEURONSKIH MREŽA S POVRATNIM RASPROSTIRANJEM POGREŠKE ZA PREDVIĐANJE SVOJSTAVA CEMENTA U PROCESIMA ZBRINJAVANJA OTPADA

U ovom radu govori se o imobilizaciji arsenovog mulja nastalog nakon obrade vode koagulacijom, procesom solidifikacije kao potencijalnom načinu zbrinjavanja arsena. Korištenjem višeslojnih umjetnih neuronskih mreža s povratnim rasprostiranjem pogreške na temelju eksperimentalno dobivenih podataka o čvrstoći cementa, koncentracijama izluženog arsena i željeza, razvijen je model predviđanja sastava cementa koji se odlikuje velikom točnošću (R2=0, 92). Model je definiran sa 5 neurona u skrivenom sloju, tangens hiperbolnom aktivacijskom funkcijom i Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno algoritmom za treniranje. Formulirani su matematički izrazi koji su korišteni u procesu globalnog odlučivanja na temelju više kriterija. Izračunat optimalni sastav cementa iznosi 50 g mulja, 60 g zeolita, 300 g cementa, 15 g vapna i 195 % vode, a njegove karakteristike izluživanja su 0.03 mg/L As i 1.78 mg/L Fe s čvrstoćom 43.9 MP.

arsen; cement-vapno-zeolit-otpadni mulj-voda solidifikacija; umjetne neuronske mreže

nije evidentirano