شبیه سازی و تخمین خواص آب‌های صنعتی جهت کنترل پساب در واحدهای احیا مستقیم میدرکس با داده کاوی و با استفاده از داده های فرایندی

در واحدهای احیا مستقیم میدرکس، مدیریت کیفیت آب و پساب از اهمیت زیادی برخوردار است. باتوجه‌به هزینه 2.3 یورویی جهت تامین آب خام شرکت توسعه آهن و فولاد گل‌گهر، اهمیت آن دوچندان می‌شود. این مقاله به بررسی استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی و داده‌کاوی برای شبیه‌سازی و تخمین خواص آب‌های صنعتی و کنترل پساب‌ها می‌پردازد. هدف اصلی این مقاله بهینه‌سازی مصرف آب و کاهش آلودگی پساب‌ها از طریق تحلیل داده‌های فرایندی و توسعه مدل‌های پیش‌بینی است. برای این منظور، داده‌های مربوط به کیفیت آب و پساب‌ها از واحدهای احیا مستقیم جمع‌آوری و با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، نظیر شبکه‌های عصبی مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری عمیق، تحلیل شدند. نتایج تحقیق نشان داد که استفاده از این تکنیک‌ها توانسته است به کاهش مصرف آب تا حدود 2 درصد و کاهش آلودگی پساب‌ها تا 5 درصد منجر شود. علاوه بر این، سیستم‌های هوش مصنوعی به شناسایی و پیش‌بینی خرابی‌های آنالایزرها و بهینه‌سازی فرایند کالیبراسیون کمک کرده‌اند. شبیه‌سازی توسط نرم‌افزار minitab و در قالب بهینه‌سازی ec آب و بلودان ارائه شده است. این تحقیق نشان‌دهنده تاثیر مثبت فناوری‌های نوین در بهبود مدیریت کیفیت آب و پساب‌ها و کاهش اثرات زیست‌محیطی است.