In this paper, the Self-Organizing Feature Maps (SOFM) neural network is applied to analyse the multi dimensional process data, and to diagnose the inter-relationship of the process variables in a real municipal sewage treatment plant. The data set had been collected from a sewer system in the Gwangyang city, Korea. The data had been measured in the period of 1st January, 2004 and 31th December, 2006. The data set contains daily averaged values for each of the twenty three variables. Through the component planes visualization, it is evident that the effluent is related to rainfall, flow rate, temperature, MLSS, SRT, RAS and DO. Especially, rainfall, flow rate and temperature are the most important driving force to increase in effluent levels in the Gwangyang municipal sewage treatment plant. It is concluded that the SOFM technique provides an effective analyzing and diagnosing tool to understand the system behavior and to extract knowledge contained in multi-dimensional data of a large-scale sewage treatment plant.
목차
Abstract I. Introduction II. MATERIALS AND METHOD III. Results and Discussion IV. Conclusion References
한국도시환경학회 [The Korean Society of Urban Environment]
설립연도
2001
분야
공학>환경공학
소개
산업화와 도시 집중화 및 교통의 증가에 따른 각종 공해 물질의 증가에 의하여 우리들이 살고 있는 도시환경은 오염되고 있을 뿐만 아니라 도시 생태계가 파괴되어 가고 있다. 이에 따라 우리들의 생산활동이나 공공교통 그리고 일상생활에서 발생하는 대기오염, 수질오염, 토양오염, 폐기물, 소음 및 진동 그리고 그 밖의 오염원으로부터 발생되는 오염물질 등은 인간의 건강 및 생명에 유해하며 나쁜 영향을 미칠 수 있으므로 이를 방지하기 위한 시급한 대처가 요구된다.
이러한 시대적 요청에 따라 본 한국도시환경학회는 도시환경과 관련된 모든 문제를 조사연구함으로써 도시환경학문의 발전과 응용 및 보급에 기여하고 나아가 사회 발전에 이바지함을 목적으로 설립되었다.
간행물
간행물명
한국도시환경학회지 [Journal of the Korean Society of Urban Environment]