Forbedring av koagulant-doseringskontroll i renseprosesser for vann og avløp

Chemical coagulation is one of the most important treatment processes in wastewater treatment and drinking water treatment. Defining the optimal coagulant dosage is a vital operation that decides the treatment efficiency and economy of the coagulation process. Chemical coagulation is a well-defined process where the optimal coagulant dosage is dependent on the influent quality, expressed by particle concentration, pH, temperature, colour or phosphate, alkalinity, etc. However, no conceptual model has been developed due to the complexity of this process and the research on coagulant dosage control has continued for decades (Ratnaweera and Fettig, 2015). Among all the avenues of research, the model predictive control based on online measurements is the most promising concept for coagulant dosage control. It presents various methods of model calibration and well-defined testing procedures. A Feed-Forward (FF) model based concept of a multi-parameter dosing control system for wastewater was originally proposed by Ratnaweera et al. (1994) and then improved upon by Lu (2003) and Rathnaweera (2010). According to previous results of full-scale tests, the multi-parameter dosing control system has proven to provide acceptable effluent quality and improved economy on most occasions in several wastewater treatment plants.Kjemisk felling er en av de viktigste enhetsprosessene i både avløps- og drikkevannsbehandling. Identifisering av optimal koagulantdose er sentralt i driften av koaguleringsprosessen, og avgjørende for både rensegraden og driftsøkonomien i prosessen. Kjemisk felling er en veldefinert prosess der den optimale koagulantdosen avhenger av kvaliteten på innkommende vann, gitt ved partikkelkonsentrasjon, pH, temperatur, farge eller fosfatinnhold, alkalinitet osv. Det finnes imidlertid ingen universielle konseptuell modell for å bestemme optimal dose ettersom prosessen er svært kompleks. Dette har ført til årtier med forskning på regulering av koagulantdosen (Ratnaweera og Fettig, 2015). Av de ulike forskningsretningene har prediktiv regulering basert på online målinger vist seg svært populært, og inkluderer forskjellige metoder for modellkalibrering og definerte testprosedyrer. Et konsept bestående av multi-parameter doseringsregulering for avløpsrensing ble opprinnelig foreslått av Ratnaweera et al. (1994) og forbedret av Lu (2003) og Rathnaweera (2010). Tidligere fullskala tester har vist at systemet for multi-parameter doseringsregulering gir akseptabel kvalitet på behandlet vann og forbedret driftsøkonomi i et antall avløpsbehandlingsanlegg.DOSCON A

Prediction of the Optimal Dosage of Poly Aluminum Chloride for Coagulation in Drinking Water Treatment using Artificial Neural Networks

Drinking–water Treatment Plants (DWTP) dosing coagulant chemicals determines the success of water quality. The addition of these compounds is usually a manual procedure performed by trained people. This task is quite difficult because it requires a lot of experience for a correct dosage. To solve this problem, this study is based on the analysis of data collected from a raw water source located in Ecuador. Then, using the information on the physical-chemical parameters of the raw water, the definition of the doses of Polyaluminum Chloride (PAC), and the input and output variables of the dosage process are identified. Consequently, the implementation of an intelligent control system based on Artificial Neural Networks (ANN) is proposed. These experiments start with data collection and analysis in order to establish the variables involved in the process. The proposed neural model has three hidden layers, and it uses adaptive gradient algorithms. An analysis of the results was performed using Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and Root Mean Square Error (RMSE). The PAC predictive model in the training phase gives a MAPE value of 0.0425 for the not adjusted values and 0.0262 for the adjusted numerical values. However, in the test phase the neural model achieves a MAPE of 0.057 for the not adjusted PAC values and 0.041 for the adjusted values. It can be concluded that this alternative provides an efficient solution when solving dosing problems in DWTPs, having reliable results from the RMSE and MAPE metrics

Deferrisation Physocochimique des eaux Souterraines: Revue

Les sols ferrugineux que traversent les eaux souterraines perturbent parfois leur bonne qualité bactériologique, et influent fortement sur leur minéralisation.  De nombreuses études dans les pays au sud du Sahara révèlent un fort taux d’abandon des eaux des forages à cause des fortes teneurs en fer (0 à 50 mg/l voir plus dans certains pays). Cette étude s’inscrit comme une synthèse des travaux sur la problématique de déferrisation des eaux    souterraines. Elle contribuera à une meilleure compréhension des procédés existants, d’analyser les problèmes rencontrés et qui pourront susciter davantage d’autres recherches dans le domaine. Partant d’une recherche, un tri et une analyse des principaux sources d’informations autour la déferrisation, une synthèse des travaux a été faite depuis les origines, les problèmes posés par le fer et les procédés développés. Les résultats ont permis de noter que plusieurs technologies physicochimiques ont été développées pour l’enlèvement du fer et faisant intervenir plusieurs procédés tels que l’oxydation, l’adsorption, la coagulation-floculation et la précipitation. L’oxydation est le procédé le plus utilisé pour l’enlèvement du fer dans les eaux souterraines. Par conte d’autres paramètres physicochimiques perturbent son efficacité, comme l’influence du pH dont une élévation accélère la cinétique des ions Fer(II) et une réduction dans le cas contraire. Dans le processus de coagulation-floculation un dosage excessif du coagulant peut abaisser le pH et par conséquent la vitesse d’oxygénation du fer tandis qu’un dosage insuffisant conduit à une qualité insuffisante de l’eau. Une baisse de la température augmente la viscosité de l’eau, ralentit ainsi la coagulation et la décantation des flocs et diminue la plage optimale du pH. Malgré les efforts des technologies mises en place, on continue à enregistrer d’autres problèmes qui interpellent à d’autres études plus poussées pour améliorer des procédés et comme l’oxydation sur laquelle repose en grande partie la déferrisation des eaux souterraines.   The ferruginous soils through which groundwater flows sometimes affect its bacteriological quality and have a strong influence on its mineralization.  Numerous studies in countries south of the Sahara have revealed a high rate of abandonment due to high iron levels (0 to 50 mg/l or even more in some countries). The aim of this study, which is a synthesis of work on groundwater deferrization, is to contribute to a better understanding of existing processes and to analyze the problems they encounter, which may lead to further research in the field.  The results show that several physicochemical technologies have been developed for iron removal, involving processes such as oxidation, adsorption, coagulation-flocculation, and precipitation. Oxidation is the most widely used process for iron removal from groundwater. Several factors affect its effectiveness, such as the influence of pH, which accelerates the kinetics of iron (II) ions when raised and reduces them when lowered. In the coagulation-flocculation process, an excessive dosage of coagulant can lower pH and consequently, the rate of iron oxygenation, while an insufficient dosage leads to poor water quality. A drop in temperature increases water viscosity, thus slowing down coagulation and floc settling, and reducing the optimum pH range. These findings suggest the need for further studies to propose solutions for improving oxidation, on which groundwater deferrization is largely based

Deferrisation Physicochimique des Eaux Souterraines: Revue

Les sols ferrugineux que traversent les eaux souterraines perturbent parfois leur bonne qualité bactériologique, et influent fortement sur leur minéralisation.  De nombreuses études dans les pays au sud du Sahara révèlent un fort taux d’abandon à cause des fortes teneurs en fer (0 à 50 mg/l voir plus dans certains pays). Cette étude qui s’inscrit comme une synthèse des travaux sur la déferrisation des eaux    souterraines, est d’apporter une contribution à une meilleure compréhension des procédés existants et d’analyser les problèmes qu’ils rencontrent et qui pourront susciter davantage d’autres recherches dans le domaine.  Les résultats ont permis de noter que plusieurs technologies physicochimiques ont été développées pour l’enlèvement du fer et faisant intervenir plusieurs procédés tels que l’oxydation, l’adsorption, la coagulation-floculation, la précipitation. L’oxydation est le procédé le plus utilisé pour l’enlèvement du fer dans les eaux souterraines. Plusieurs facteurs perturbent son efficacité, comme l’influence du pH dont une élévation accélère la cinétique des ions Fer(II) et une réduction dans le cas contraire. Dans le processus de coagulation-floculation un dosage excessif du coagulant peut abaisser le pH et par conséquent la vitesse d’oxygénation du fer tandis qu’un dosage insuffisant conduit à une qualité insuffisante de l’eau. Une baisse de la température augmente la viscosité de l’eau, ralentit ainsi la coagulation et la décantation des flocs et diminue la plage optimale du pH. Ces travaux suscitent la nécessité de réaliser des études plus poussées pour proposer des solutions pour améliorer l’oxydation sur laquelle repose en grande partie la déferrisation des eaux souterraines.   The ferruginous soils through which groundwater flows sometimes affect its bacteriological quality and have a strong influence on its mineralization.  Numerous studies in countries south of the Sahara have revealed a high rate of abandonment due to high iron levels (0 to 50 mg/l or even more in some countries). The aim of this study, which is a synthesis of work on groundwater deferrization, is to contribute to a better understanding of existing processes and to analyze the problems they encounter, which may lead to further research in the field.  The results show that several physicochemical technologies have been developed for iron removal, involving processes such as oxidation, adsorption, coagulation-flocculation and precipitation. Oxidation is the most widely used process for iron removal from groundwater. Several factors affect its effectiveness, such as the influence of pH, which accelerates the kinetics of iron (II) ions when raised and reduces them when lowered. In the coagulation-flocculation process, an excessive dosage of coagulant can lower pH and consequently the rate of iron oxygenation, while an insufficient dosage leads to poor water quality. A drop in temperature increases water viscosity, thus slowing down coagulation and floc settling, and reducing the optimum pH range. These findings suggest the need for further studies to propose solutions for improving oxidation, on which groundwater deferrization is largely based

Deferrisation Physicochimique des Eaux Souterraines: Revue

Les sols ferrugineux que traversent les eaux souterraines perturbent parfois leur bonne qualité bactériologique, et influent fortement sur leur minéralisation.  De nombreuses études dans les pays au sud du Sahara révèlent un fort taux d’abandon à cause des fortes teneurs en fer (0 à 50 mg/l voir plus dans certains pays). Cette étude qui s’inscrit comme une synthèse des travaux sur la déferrisation des eaux    souterraines, est d’apporter une contribution à une meilleure compréhension des procédés existants et d’analyser les problèmes qu’ils rencontrent et qui pourront susciter davantage d’autres recherches dans le domaine.  Les résultats ont permis de noter que plusieurs technologies physicochimiques ont été développées pour l’enlèvement du fer et faisant intervenir plusieurs procédés tels que l’oxydation, l’adsorption, la coagulation-floculation, la précipitation. L’oxydation est le procédé le plus utilisé pour l’enlèvement du fer dans les eaux souterraines. Plusieurs facteurs perturbent son efficacité, comme l’influence du pH dont une élévation accélère la cinétique des ions Fer(II) et une réduction dans le cas contraire. Dans le processus de coagulation-floculation un dosage excessif du coagulant peut abaisser le pH et par conséquent la vitesse d’oxygénation du fer tandis qu’un dosage insuffisant conduit à une qualité insuffisante de l’eau. Une baisse de la température augmente la viscosité de l’eau, ralentit ainsi la coagulation et la décantation des flocs et diminue la plage optimale du pH. Ces travaux suscitent la nécessité de réaliser des études plus poussées pour proposer des solutions pour améliorer l’oxydation sur laquelle repose en grande partie la déferrisation des eaux souterraines.   The ferruginous soils through which groundwater flows sometimes affect its bacteriological quality and have a strong influence on its mineralization.  Numerous studies in countries south of the Sahara have revealed a high rate of abandonment due to high iron levels (0 to 50 mg/l or even more in some countries). The aim of this study, which is a synthesis of work on groundwater deferrization, is to contribute to a better understanding of existing processes and to analyze the problems they encounter, which may lead to further research in the field.  The results show that several physicochemical technologies have been developed for iron removal, involving processes such as oxidation, adsorption, coagulation-flocculation and precipitation. Oxidation is the most widely used process for iron removal from groundwater. Several factors affect its effectiveness, such as the influence of pH, which accelerates the kinetics of iron (II) ions when raised and reduces them when lowered. In the coagulation-flocculation process, an excessive dosage of coagulant can lower pH and consequently the rate of iron oxygenation, while an insufficient dosage leads to poor water quality. A drop in temperature increases water viscosity, thus slowing down coagulation and floc settling, and reducing the optimum pH range. These findings suggest the need for further studies to propose solutions for improving oxidation, on which groundwater deferrization is largely based

Développement d'outils d'aide à l'opération du système de coagulation-floculation-décantation de l'usine de traitement des eaux de Sainte-Foy

Le procédé de coagulation constitue la première étape de traitement de la chaîne conventionnelle de production d’eau potable. La détermination du dosage optimal de coagulant à appliquer est relativement complexe puisqu’elle requiert l’atteinte simultanée de plusieurs objectifs. Il est donc pertinent de développer des outils d’aide à la décision pour assister les opérateurs dans le choix de la dose de coagulant. L’objectif de l’étude était de fournir des outils aux opérateurs de l’usine de traitement des eaux (UTE) de Sainte-Foy pour les aider dans le choix du dosage de sulfate d’aluminium (alun). Dans le cadre de ce projet, quatre outils ont été ainsi développés : un modèle de prédiction du dosage d’alun à appliquer, deux modèles de prédiction de la concentration en carbone organique dissous (COD) à l’eau décantée et un capteur virtuel qui permet de prédire la concentration en COD aux eaux brute et décantée. Dans tous les cas, il s’agit de modèles neuronaux. Le premier modèle permet de prédire le dosage d’alun à appliquer en reproduisant la bonne opération antérieure effectuée à l’usine en termes de réduction de la turbidité. Les variables d’entrée du modèle sont le mois, la conductivité, la température, la turbidité et le pH à l’eau brute. L’ajustement du modèle a été effectué à partir de données d’opérations récoltées aux 5 minutes pendant 4 années (378 535 séries de données). Les dosages prédits diffèrent en moyenne de 5,9% de ceux réellement appliqués. Le second modèle permet de prédire la concentration en COD à l’eau décantée à partir de l’absorbance ultraviolet (UV) à 254 nm et du COD à l’eau brute, du pH de coagulation et de la dose d’alun appliquée. Les performances du modèle 2 ont été comparées à celles obtenues à partir de deux autres modèles empiriques provenant de la littérature et permettant de prédire la concentration en COD après coagulation. Le modèle neuronal 2 a de meilleures performances de prédiction que ces deux autres modèles empiriques. Les concentrations en COD prédites par le modèle 2 diffèrent en moyenne de 9,6% de celles réelles. Le troisième modèle prédit la concentration en COD aux eaux brute et décantée à partir de l’absorbance UV, de la température, de la turbidité et du pH. Il agit à titre de capteur virtuel de COD et permet de rendre compte de l’efficacité de l’enlèvement de la matière organique naturelle par les étapes de coagulation, floculation et décantation. Les concentrations en COD prédites par le modèle 3 diffèrent en moyenne de 13,2% de celles réelles. Enfin, le quatrième modèle permet de prédire la concentration en COD à l’eau décantée à partir de l’absorbance UV (254 nm) à l’eau brute plutôt que du COD. Les concentrations prédites par ce dernier diffèrent en moyenne de 10,9% de celles réelles. La base de données utilisée pour l’ajustement des modèles 2, 3 et 4 comprend une année de suivi de COD et d’absorbance UV (eaux brute et décantée) à raison de 2 mesures par jour et les données d’opération récoltées en continu pour la même période. Les performances des quatre modèles sont présentées et discutées en fonction de leur implantation possible à l’usine et des améliorations pouvant leur être apportées. De tous les modèles développés, le seul qui pourrait être implanté à court terme est le modèle 1. En effet, les modèles 2, 3 et 4 sont préliminaires et devraient être mis à jour à partir de bases de données plus grandes comprenant davantage de périodes de variations et rendre de meilleures performances avant de pouvoir être implantés en usine. Les modèles développés pourraient être intégrés afin de permettre aux opérateurs de choisir le dosage de coagulant à appliquer qui permettrait de faire un compromis entre les différents objectifs du procédé de coagulation. Cela pourrait améliorer encore davantage la qualité de l’eau produite.The coagulation process is the first step of the conventional drinking water treatment chain. It is an important treatment step since it affects the efficiency of the subsequent treatment steps namely flocculation, settling, filtration and disinfection. It is relevant to develop decision aid tools to assist operators in the choice of the coagulant dose. This project aims at developing such tools. More specifically, the objective of the study was to provide tools for the operators of the Sainte-Foy water treatment plant to help them in choosing the appropriate aluminum sulphate dose (alum). As part of this project, three tools were developed: a model for the prediction of the coagulant dose, two models for the prediction of dissolved organic carbon (DOC) concentration of settled water and a virtual sensor which allows predicting DOC concentration of raw and settled waters. All models are neural network models. The first model allows the prediction of the alum dosage by mimicking the good previous operation performed at the plant in terms of turbidity reduction. The input variables of the model are the month, the conductivity, temperature, turbidity and pH of raw water. The model was developed from operation data collected every 5 minutes during 4 years (378 535 data sets). Dosages predicted vary by an average of 5,9% of those actually applied. The second model allows the prediction of the DOC of the settled water. The input variables are the UV absorbance and DOC of raw water, pH of coagulation and alum dosage applied. Performances of the second model are compared with those obtained from two others empirical models (from the literature) that allow the prediction of the DOC of the settled water. Compared to these models, the second neural model gives better prediction performance. DOC concentrations predicted by the second model vary by an average of 9,6% of those actually measured. The third model allows the prediction of the DOC of raw and settled water. The input variables are the UV absorbance, temperature, turbidity and pH. The model acts as a virtual sensor of DOC concentration and allows the evaluation of the removal efficiency of natural organic matter by the coagulation, flocculation and settling steps. DOC concentrations predicted by the third model vary by an average of 13,2% of those actually measured. Finally, the fourth model allows the prediction of the DOC of settled water from UV absorbance of raw water instead of DOC. Concentrations predicted by that model vary by an average of 10,7% of those actually measured. The database for the adjustment of the second, third, and fourth models includes one year of DOC and UV absorbance monitoring at raw and settled water performed twice daily and operation data continuously collected. The models performances are presented and discussed according to their implementation and use in the treatment plant. A way to improve developed models is also described. Actually, only the first model could be implemented on a short term basis. Models 2, 3 and 4 are actually preliminary models that would need to be updated with larger databases including more variation periods before implementation. Developed models could be integrated to allow the operators to choose the alum dosage that can afford to make a compromise between the different objectives of the coagulation process. This could further improve the treated water quality

Diseño de una red neuronal artificial para la predicción de la dosis optima de policloruro de aluminio en el tratamiento de agua potable de la EPMAPA-SD

El desarrollo tecnológico ha venido tomando lugar en operaciones básicas de tratamiento de agua, por ello se desarrolló un modelo predictivo para conocer la cantidad optima de coagulante en el análisis de clarificación de la EPMAPA-SD. En principio se generó una base de datos con la información proporcionada por el área de control de calidad de la EPMAPA-SD para la potabilización del agua desde el año 2015 hasta el año 2020, se consolidaron 121 datos de la cantidad de coagulante empleado en las pruebas de jarras. Para el diseño de la red se clasificaron las variables de entrada como son turbiedad, color y pH como variable de salida la dosis óptima de coagulante; para evitar redundancia en los datos se normalizaron. La red neuronal tiene tres neuronas en la capa de entrada, 350 en la capa oculta y una neurona en la capa de salida, el proceso de selección de esta arquitectura se llevó a cabo mediante ensayos de predicción con algoritmos como Levenberg Marquad, Bayesian Regularization y Scaled Conjugate Gradient, de entre estos el algoritmo Bayesian presentó un error cuadrático medio de 1,94e-03 con una correlación en el entrenamiento y prueba de la red de 0,947 y 0,923 respectivamente. La validación de los datos predichos por la red neuronal se realizó estadísticamente mediante una prueba t pareada que contrasta la varianza entre los datos, con un valor p mayor a 0,05 se acepta la hipótesis nula, afirmando con el 95% de confianza que no existe una diferencia estadísticamente significativa entre la media de los datos reales y predichos. El modelo de predicción calcula la dosis óptima de coagulante según los requisitos de calidad para agua potable establecida en la norma INEN 1108. Se recomienda incorporar el modelo de predicción en un sistema de control automático que permita dosificar el coagulante en tiempo real.Technological development has been taking place in basic water treatment operations, for this reason a predictive model was developed to know the optimal amount of coagulant in the clarification analysis of EPMAPA-SD. At the beginning, a database was generated with the information provided by the quality control area of EPMAPA-SD for the purification of water from 2015 to 2020, 121 data on the amount of coagulant used in jug tests. For the design of the network, the input variables were classified as turbidity, color and Ph; as an output variable the optimal dose of coagulant; to avoid redundancy in the data they were normalized. The neural network has three neurons in the input layer, 350 in the hidden layer and one neuron in the output layer, the selection process of this architecture was carried out through prediction tests with algorithms such as Levenberg Marquad, Bayesian Regularization and Scaled Conjugate Gradient, among these the Bayesian algorithm presented a mean square error of 1.94e-03 with a correlation in the training and test of the network of 0.947 and 0.923 respectively. The validation of the data predicted by the neural network was carried out statistically by means of a paired test that contrasts the variance between the data, with a p value greater than 0.05, the null hypothesis is accepted, stating with 95% confidence that it does not there is a statistically significant difference between the mean of the actual and predicted data. The prediction model calculates the optimal coagulant dose according to the quality requirements for drinking water established in the INEN 1108 standard. It is recommended to incorporate the prediction model in an automatic control system that allows the coagulant to be dosed in real time