Próba opracowania modelu regresyjnego do szacowania wartości BZT5 ścieków komunalnych

• Autorzy: Kowalewski Z. , Neverova-Dziopak E. , Preisner M.

Warianty tytułu

EN

An attempt at development of a regression model for estimating BOD5 values of municipal wastewater

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Jednym z podstawowych składników ścieków komunalnych są zanieczyszczenia organiczne, których zawartość jest określana najczęściej na postawie ich biochemicznego zapotrzebowania na tlen (BZT5). W artykule opracowano prosty model regresyjny do szacowania wartości BZT5 ścieków komunalnych w celu zapewnienia bieżącej kontroli sprawności procesu biologicznego oczyszczania oraz możliwości optymalizacji warunków eksploatacji reaktorów biologicznych. Model opracowano na podstawie danych pochodzących z wieloletniego (1990–2000) monitoringu jakości ścieków w oczyszczalni Terrence J. O’Brien Water Reclamation Plant w Chicago (USA). Analizie statystycznej poddano wartości następujących wskaźników jakości ścieków dopływających do oczyszczalni: pH, BZT5, zawiesiny ogólne, azot amonowy, azot Kjeldahla oraz azotany. Wszystkie obliczenia wykonano w programie statystycznym R z nakładką R Studio w wersji 1.0.143. Do wyboru parametrów istotnych do budowy modelu zastosowano kryterium informacyjne Akaikego (AIC) oraz algorytm Leaps. Na podstawie wyników testowania sformułowano model regresyjny do szacowania wartości BZT5 ścieków komunalnych wykorzystujący zawartości zawiesin ogólnych oraz azotu Kjeldahla i azotanów w ściekach. Algorytm formułowania modelu regresyjnego, przydatnego do szybkiego uzyskiwania przybliżonych wartości BZT5 ścieków, może posłużyć do budowy podobnych modeli na potrzeby innych oczyszczalni ścieków, bez konieczności częstego wykonywania oznaczeń laboratoryjnych i długiego oczekiwania na ich wyniki.

EN

One of the primary components of municipal sewage is organic pollution, the content of which is determined most often on the basis of its biochemical oxygen demand (BOD5). In the paper, a simple regression model was developed to estimate BOD5 values of municipal sewage in order to ensure ongoing effi ciency control of the biological treatment process and possibilities for optimizing the operating conditions of biological reactors. The model was developed from the long-term monitoring data (1990–2000) on wastewater quality in the Terrence J. O’Brien Water Reclamation Plant in Chicago (USA). Statistical analysis covered the following quality indicators for the sewage material fl owing into the treatment plant: pH, BOD5, total suspended solids, ammonium nitrogen, Kjeldahl nitrogen and nitrates. All calculations were made using a statistical program R with R Studio patch, version 1.0.143. Akaiki Information Criterion (AIC) and the Leaps algorithm were employed to select parameters relevant to constructing the model. Based on the results of model testing, the regression model for BOD5 values estimation in municipal wastewaters was formulated. The model employed parameters such as total suspended solids, Kjeldahl nitrogen and nitrates wastewater content. The algorithm of formulating the regression model that allows for quick generation of approximate BOD5 values in wastewater can be applied to development of similar models for other treatment plants, with no need for frequent laboratory testing and long wait for the results.

Słowa kluczowe

PL

ścieki komunalne; oczyszczalnia ścieków; BZT5; zawiesiny; związki azotu; modelowanie; szacowanie; model regresyjny; warunki eksploatacyjne

EN

municipal sewage; water reclamation plant; BOD5; total suspended solids; nitrogen compounds; modeling; estimation; regression model; operation conditions

• Wydawca: Polskie Zrzeszenie Inżynierów i Techników Sanitarnych, Oddział Dolnośląski
• Czasopismo: Ochrona Środowiska
• Rocznik: 2018
• Tom: Vol. 40, nr 1
• Strony: 21--27
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Kowalewski Z.

• AGH Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie, Wydział Geodezji Górniczej i Inżynierii Środowiska, Katedra Kształtowania i Ochrony Środowiska, al. Adama Mickiewicza 30, 30-059 Kraków

autor

Neverova-Dziopak E.

• AGH Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie, Wydział Geodezji Górniczej i Inżynierii Środowiska, Katedra Kształtowania i Ochrony Środowiska, al. Adama Mickiewicza 30, 30-059 Kraków

autor

Preisner M.

• AGH Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie, Wydział Geodezji Górniczej i Inżynierii Środowiska, Katedra Kształtowania i Ochrony Środowiska, al. Adama Mickiewicza 30, 30-059 Kraków

Bibliografia

• 1. Present concentration of BOD5, BOD7 in rivers. European Environment Agency, 2009 (https://www.eea.europa.eu/dataand-maps/fi gures/present-concentration-of-bod5-bod7-mgo2-l-in-rivers).
• 2. Biological Oxygen Demand, 7 days, BOD7, Swedish Pollutant Release and Transfer Register, Swedish Environmental Protection Agency, 2010 (https://utslappisiffror.naturvardsverket.se/en/Substances/Inorganic-substances/Bod/).
• 3. E. NEVEROVA-DZIOPAK, M. PREISNER: Analiza metod ustalania warunków wprowadzania ścieków komunalnych do odbiorników w wybranych państwach (Analysis of methods for determination of conditions of municipal wastewater discharge into recipients in selected countries). Ochrona Środowiska 2015, vol. 37, nr 1, ss. 3–9.
• 4. Teoreticheskie osnovy manometricheskogo metoda opredelenija BPK (http://www.ecoinstrument.ru/service/public/chto_nuzhno_znat_o_bpk/).
• 5. S. HEDDAM, H. LAMDA, S FILALI: Predicting effluent biochemical oxygen demand in a wastewater treatment plant using generalized regression neural network based approach: A comparative study. Environmental Processes 2016, Vol. 3, No. 1, pp. 153–165.
• 6. S. JOUANNEAU, L. RECOULES, M. J. DURAND, A. BOUKABACHE, V. PICOT, Y. PRIMAULT, A. LAKEL, M. SENGELIN, B. BARILLON, G. THOUAND: Methods for assessing biochemical oxygen demand (BOD): A review. Water Research 2014, Vol. 49, pp. 62–82.
• 7. TERRENCE J. O’BRIEN WRP – Metropolitan Water Reclamation District of Greater Chicago (https://www.mwrd.org/irj/portal/anonymous?NavigationTarget=navurl://373e8fd63e3e6ce3c9fbec450abb3cfb).
• 8. A. FORE: Innovation of traditional technology sparks MWRD to channel cleaner Chicago waterways. Metropolitan Water Reclamation District of Greater Chicago, Press Release 2016 (https://www.mwrd.org/irj/go/km/docs/documents/MWRD/internet/News&Media/Newsroom/Media/Press_Releases/2016/16_0324_O%27Brien_ribbon_cutting_PR.pdf).
• 9. R Development Core Team: R: A Language and Environment for Statistical Computing. The R Foundation for Statistical Computing, Vienna (Austria) 2011 (http://www.gbif.org/resource/81287).
• 10. C. J WILLMOTT, K. MATSUURA: Advantages of the mean absolute error (MAE) over the root mean square error (RMSE) in assessing average model performance. Climate Research 2005, Vol. 30, pp. 79–82.
• 11. T. CHAI, R. R. DRAXLER: Root mean square error (RMSE) or mean absolute error (MAE)? – Arguments against avoiding RMSE in the literature. Geoscientific Model Development 2014, Vol. 7, No. 3, pp. 1247–1250.
• 12. A. MUCIEK: Wyznaczanie modeli matematycznych z danych eksperymentalnych. Ofi cyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 2012.
• 13. H. BOZDOGAN: Model selection and Akaike’s Information Criterion (AIC): The general theory and its analytical extensions. Psychometrika 1987, Vol. 52, No. 3, pp, 345–370.

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018).