کاربرد شبکه عصبی gmdh و الگوریتم ژنتیک در مدل سازی درصد متان موجود در گاز مراکز دفن زباله

زمینه و هدف : در این مطالعه از شبکه عصبی gmdh بر اساس الگوریتم ژنتیک جهت پیش بینی درصد متان موجود در گاز دفن گاه زباله در مقیاس آزمایشگاهی، استفاده شده است. جهت تخمین درصد متان موجود در گاز مرکز دفن به وسیله شبکه عصبی gmdh، از مشخصات فاضلاب به عنوان داده های ورودی  و از درصد متان موجود در بیوگاز به عنوان داده خروجی استفاده شده است. پارامترهای ورودی جهت پیش بینی میزان متان موجود در بیوگاز شامل دما، رطوبت، ph، cod و آمونیوم می باشد. روش بررسی: راکتورهای شبیه ساز مرکز دفن زباله که در این مطالعه از آن ها استفاده شده، در دو سیستم متفاوت عمل می کنند. سیستم یک(c1)، فقط شامل راکتور حاوی زباله تازه است، در این سیستم فاضلاب پس از تولید بر روی زباله تازه بازگردانده می شود. سیستم دو(c2)، شامل راکتور حاوی زباله تازه و راکتوری حاوی زباله خوب تجزیه شده است. در این سیستم، فاضلاب پس از خروج از زباله تازه، برروی راکتور حاوی زباله خوب تجزیه شده تخلیه و سپس بر روی زباله تازه بازگردانده می شود. در دو سیستم، پارامترهای کیفی فاضلاب و درصد متان موجود در بیوگاز راکتورها به مدت 132 روز پایش شده است. یافته ها: نتایج مطالعه نشان می دهد، شبکه عصبی gmdh در پیش بینی درصد متان موجود در بیوگاز دارای عملکرد بالایی می باشد به طوری که ضریب همبستگی در داده های آموزش و تست به ترتیب برابر 98/0 و 99/0 برآورد می گردد. بحث و نتیجه گیری: با توجه به کارائی بالای شبکه عصبی gmdh در پیش بینی درصد متان موجود در بیوگاز، می توان از این مدل جهت طراحی بهینه سیستم های جمع آوری و تصیه گاز مراکز دفن زباله، و همچنین برای حصول اطمینان از نتایج پایش و کاهش هزینه پایش استفاده کرد.