Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Dynamika zmian parametrów jakości wody wzdłuż Zbiornika Dobczyckiego

Droździk Anna

Gospodarka Wodna

|

2022

|

Nr 10

11--17

PL

Wody płynące mają zdolność do samooczyszczania, czyli stopniowej redukcji zanieczyszczeń. Proces zmniejszania stężeń substancji widać wyraźniej, gdy są one wprowadzane punktowo w sposób skoncentrowany, jak ma to miejsce w przypadku oczyszczalni w Myślenicach, wprowadzającej oczyszczone ścieki do Raby tuż przed jej ujściem do Zbiornika Dobczyckiego. Na długości zbiornika, tj. ok. 10 km, widać wyraźną redukcję stężeń substancji zanieczyszczających, co świadczy o znaczeniu przepływowości zbiornika dla jakości jego wód i możliwości wykorzystania go jako źródła wody pitnej.

EN

Running waters have a self-purification capacity, that is the potential to gradually reduce the amount of pollution. The process of reducing pollutants concentrations is more visible if they are discharged into water at concrete points and in an accumulated manner, as in case of the Myślenice sewage treatment plant, discharging treated sewage to the Raba River just upstream of its confluence with the Dobczycki Reservoir. Along the reservoir, in the section of ca. 10 km, a visible reduction of pollutant concentrations can be observed, which proves the importance of the reservoir's patency for the quality of its water and the possibility to use it as drinking water.

2

Prediction of electrical conductivity using ANN and MLR: a case study from Turkey

Ekemen Keskin Tülay, Özler Emre, Şander Emrah, Düğenci Muharrem, Mohammed Yadgar Ahmed

Acta Geophysica

|

2020

|

Vol. 68, no. 3

811--820

EN

The study areas are located in Turkey (Kastamonu, Bartın, Karabük, Sivas) and contain very diferent rock types, various mining and agricultural activity opportunities. So, the areas have groundwaters that have diferent chemical compositions and electrical conductivity (EC) values. The EC can be measured using EC meter, and it must be measured in situ. But, the measurement of EC in situ is laborious, time-consuming, expensive, and difcult in arduous terrain environments. In recent years, machine learning models have been a primary focus of interest for a lot of study by providing often highly accurate forecast for solutions of such problems. The aim of the study is to forecast EC of groundwater using artifcial neural networks (ANN) and multiple linear regressions (MLR). Twelve diferent hydrochemical parameters, which afect the EC, such as major/minor ions and trace elements, were used in the analysis. Multilayer feed-forward ANN trained with backpropagation in Python machine learning libraries was used in this study. In order to obtain the most appropriate ANN architecture, trialand-error procedure was used and diferent numbers of hidden layers, neurons, activation functions, optimizers, and test sizes were constructed. This study also tests the usability of input parameters in EC prediction studies. As a result, comparisons between the measured and predicted values indicated that the machine learning models could be successfully applied and provide high accuracy and reliability for EC and similar parameters forecasting.

3

Badanie odczynu wód naturalnych w środowisku

Ćwikła-Bundyra W.

Laboratorium - Przegląd Ogólnopolski

|

2012

|

nr 9-10

80--82

PL

Woda surowa i uzdatniona poddawane są ciągłej kontroli jakości fizykochemicznej i sanitarnej w związku z wciąż wzrastającym zanieczyszczaniem środowiska naturalnego. W praktyce sanitarnej zakres badania jakości wody ustala się w zależności od jej przeznaczenia. Dla rutynowej kontroli jakości wody do picia i potrzeb gospodarstwa domowego wykonuje się badania podstawowe: odczyn pH wody, twardość wody, temperatura, azotany, chlorki.

EN

Raw water and treated water are subjected to continuous monitoring of the physico-chemical and health in connection with increasing pollution of the environment. In practice, the scope of the sanitary survey of water quality shall be determined according to its destination. For routine monitoring of water quality for drinking and household needs is carried out fundamental research: water pH, water hardness, temperature, nitrates, chlorides.