Predicción del comportamiento de la dbo5, DQO, SST, n. total y p. total en planta piloto mediante minería de datos

Dentro de los sistema de tratamiento para aguas residuales existen diferentes configuraciones las cuales son aplicables según el tipo de tratamiento, la calidad del agua, nivel socioeconómico, entre otros. Para que estos sistemas de tratamiento operen y trabajen de una manera adecuada y eficiente; es necesario realizar el monitoreo continuo del comportamiento de diferentes parámetros fisicoquímicos; tales como DBO5, DQO, SST, Ntotal, Ptotal, entre otros; estos parámetros son de gran importancia no solo para el seguimiento del sistema de tratamiento, sino que algunos de estos son base para el diseño de dichos sistemas. El seguimiento de los sistemas de tratamiento genera una información clave que por lo general expresa el comportamiento del sistema en ciertos periodos; así, y para poder analizar esta información la cual por lo general se genera en grandes cantidades y se almacena en bases de datos o en papel; actualmente ha ganado gran importancia la inteligencia artificial, en específico la minería de datos y su técnica de redes neuronales artificiales. Esta técnica se ha utilizado para poder facilitar el análisis de un gran volumen de datos o información, y mediante esta técnica y simulando el comportamiento de una red neuronal biológica; poder abstraer y comprender dicha información almacenada en bases de datos así como estimar su comportamiento en el tiempo y poder realizar tomas de decisiones que contribuyan al buen comportamiento y eficiencia del sistema de tratamiento.

• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/22205
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/22205
• Palabra clave: agua residual; eficiencia; informacion; minera de datos; redes neuronales; comportamiento; Ingeniería Sanitaria - Tesis y disertaciones académicas; Saneamiento ambiental; Minería de datos; Normatividad ambiental; wastewater; efficiency; information; data mining; neural networks; behavior
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