2,535 research outputs found

    Wastewater treatment improvement through an intelligent integrated supervisory system

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    Aquest article mostra el resultat de la col·laboració portada a terme durant els darrers anys entre grups d'enginyeria química, enginyeria ambiental i intel·ligència artificial. El treball se centra en el desenvolupament de tècniques per a la millora i supervisió de processos complexos, especialment del tractament biològic d'aigües residuals. L'experiència demostra que la millor opció requereix desenvolupar un sistema supervisor que combini i integri tècniques de control clàssic (controlador automàtic del nivell d'oxigen dissolt en el reactor biològic, ús de models descriptius del procés, etc.) amb sistemes basats en el coneixement (concretament sistemes experts i sistemes basats en casos). El present article descriu la complexitat de la gestió del procés de tractament de les aigües residuals, l'arquitectura integrada que es proposa i el desenvolupament i la construcció de cadascun dels mòduls d'aquesta proposta per a la implementació real a l'estació depuradora d'aigües residuals de Granollers. Finalment, es detallen alguns resultats del procés de validació del seu funcionament enfront de situacions quotidianes de la planta.This paper shows the result of years of work by a cooperative research group including chemical engineers, environmental scientists and computer scientists. This research has been focused on the development and implementation of new techniques for the optimisation of complex process management, mainly related to wastewater treatment plants (WWTP). The experience obtained indicates that the best approach is a Supervisory System that combines and integrates classical control of WWTP (automatic controller for maintaining a fixed dissolved oxygen level in the aeration tank, use of mathematical models to describe the process...) with the application of knowledge-based systems (mainly expert systems and case-based systems). The first part is an introduction to wastewater treatment processes and an explanation of the complexity of the management and control of such complex processes. The next section illustrates the architecture of the supervisory system and the work carried out to develop and build the expert system, the casebased system and the simulation model for implementation in a real plant (the Granollers WWTP). Finally, some results of the field validation phase of the Supervisory System when dealing with real situations in the plant are described

    The Extraction of Community Structures from Publication Networks to Support Ethnographic Observations of Field Differences in Scientific Communication

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    The scientific community of researchers in a research specialty is an important unit of analysis for understanding the field specific shaping of scientific communication practices. These scientific communities are, however, a challenging unit of analysis to capture and compare because they overlap, have fuzzy boundaries, and evolve over time. We describe a network analytic approach that reveals the complexities of these communities through examination of their publication networks in combination with insights from ethnographic field studies. We suggest that the structures revealed indicate overlapping sub- communities within a research specialty and we provide evidence that they differ in disciplinary orientation and research practices. By mapping the community structures of scientific fields we aim to increase confidence about the domain of validity of ethnographic observations as well as of collaborative patterns extracted from publication networks thereby enabling the systematic study of field differences. The network analytic methods presented include methods to optimize the delineation of a bibliographic data set in order to adequately represent a research specialty, and methods to extract community structures from this data. We demonstrate the application of these methods in a case study of two research specialties in the physical and chemical sciences.Comment: Accepted for publication in JASIS

    Wastewater treatment improvement through an intelligent integrated supervisory system

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    This paper shows the result of years of work by a cooperative research group including chemical engineers, environmental scientists and computer scientists. This research has been focused on the development and implementation of new techniques for the optimisation of complex process management, mainly related to wastewater treatment plants (WWTP). The experience obtained indicates that the best approach is a Supervisory System that combines and integrates classical control of WWTP (automatic controller for maintaining a fixed dissolved oxygen level in the aeration tank, use of mathematical models to describe the process...) with the application of knowledge-based systems (mainly expert systems and case-based systems). The first part is an introduction to wastewater treatment processes and an explanation of the complexity of the management and control of such complex processes. The next section illustrates the architecture of the supervisory system and the work carried out to develop and build the expert system, the casebased system and the simulation model for implementation in a real plant (the Granollers WWTP). Finally, some results of the field validation phase of the Supervisory System when dealing with real situations in the plant are described.Aquest article mostra el resultat de la col·laboració portada a terme durant els darrers anys entre grups d'enginyeria química, enginyeria ambiental i intel·ligència artificial. El treball se centra en el desenvolupament de tècniques per a la millora i supervisió de processos complexos, especialment del tractament biològic d'aigües residuals. L'experiència demostra que la millor opció requereix desenvolupar un sistema supervisor que combini i integri tècniques de control clàssic (controlador automàtic del nivell d'oxigen dissolt en el reactor biològic, ús de models descriptius del procés, etc.) amb sistemes basats en el coneixement (concretament sistemes experts i sistemes basats en casos). El present article descriu la complexitat de la gestió del procés de tractament de les aigües residuals, l'arquitectura integrada que es proposa i el desenvolupament i la construcció de cadascun dels mòduls d'aquesta proposta per a la implementació real a l'estació depuradora d'aigües residuals de Granollers. Finalment, es detallen alguns resultats del procés de validació del seu funcionament enfront de situacions quotidianes de la planta

    MATLAB

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    This excellent book represents the final part of three-volumes regarding MATLAB-based applications in almost every branch of science. The book consists of 19 excellent, insightful articles and the readers will find the results very useful to their work. In particular, the book consists of three parts, the first one is devoted to mathematical methods in the applied sciences by using MATLAB, the second is devoted to MATLAB applications of general interest and the third one discusses MATLAB for educational purposes. This collection of high quality articles, refers to a large range of professional fields and can be used for science as well as for various educational purposes

    Modelling and multiobjective optimization for simulation of cyanobacterial metabolism

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    The present thesis is devoted to the development of models and algorithms to improve metabolic simulations of cyanobacterial metabolism. Cyanobacteria are photosynthetic bacteria of great biotechnological interest to the development of sustainable bio-based manufacturing processes. For this purpose, it is fundamental to understand metabolic behaviour of these organisms, and constraint-based metabolic modelling techniques offer a platform for analysis and assessment of cell's metabolic functionality. Reliable simulations are needed to enhance the applicability of the results, and this is the main goal of this thesis. This dissertation has been structured in three parts. The first part is devoted to introduce needed fundamentals of the disciplines that are combined in this work: metabolic modelling, cyanobacterial metabolism and multi-objective optimisation. In the second part the reconstruction and update of metabolic models of two cyanobacterial strains is addressed. These models are then used to perform metabolic simulations with the application of the classic Flux Balance Analysis (FBA) methodology. The studies conducted in this part are useful to illustrate the uses and applications of metabolic simulations for the analysis of living organisms. And at the same time they serve to identify important limitations of classic simulation techniques based on mono-objective linear optimisation that motivate the search of new strategies. Finally, in the third part a novel approach is defined based on the application of multi-objective optimisation procedures to metabolic modelling. Main steps in the definition of multi-objective problem and the description of an optimisation algorithm that ensure the applicability of the obtained results, as well as the multi-criteria analysis of the solutions are covered. The resulting tool allows the definition of non-linear objective functions and constraints, as well as the analysis of multiple Pareto-optimal solutions. It avoids some of the main drawbacks of classic methodologies, leading to more flexible simulations and more realistic results. Overall this thesis contributes to the advance in the study of cyanobacterial metabolism by means of definition of models and strategies that improve plasticity and predictive capacities of metabolic simulations.La presente tesis está dedicada al desarrollo de modelos y algoritmos para mejorar las simulaciones metabólicas de cianobacterias. Las cianobacterias son bacterias fotosintéticas de gran interés biotecnológico para el desarrollo de bioprocesos productivos sostenibles. Para este propósito, es fundamental entender el comportamiento metabólico de estos organismos, y el modelado metabólico basado en restricciones ofrece una plataforma para el análisis y la evaluación de las funcionalidades metabólicas de las células. Se necesitan simulaciones fidedignas para aumentar la aplicabilidad de los resultados, y este es el objetivo principal de esta tesis. Esta disertación se ha estructurado en tres partes. La primera parte está dedicada a introducir los fundamentos necesarios de las disciplinas que se combinan en este trabajo: el modelado metabólico, el metabolismo de cianobacterias, y la optimización multiobjetivo. En la segunda parte, se encara la reconstrucción y la actualización de los modelos metabólicos de dos cepas de cianobacterias. Estos modelos se usan después para llevar a cabo simulaciones metabólicas con la aplicación de la metodología clásica Flux Balance Analysis (FBA). Los estudios realizados en esta parte son útiles para ilustrar los usos y aplicaciones de las simulaciones metabólicas para el análisis de los organismos vivos. Y al mismo tiempo sirven para identificar importantes limitaciones de las técnicas clásicas de simulación basadas en optimización lineal mono-objetivo que motivan la búsqueda de nuevas estrategias. Finalmente, en la tercera parte, se define una nueva aproximación basada en la aplicación al modelado metabólico de procedimientos de optimización multiobjetivo. Se cubren los principales pasos en la definición de un problema multiobjetivo y la descripción de un algoritmo de optimización que aseguren la aplicabilidad de los resultados obtenidos, así como el análisis multi-criterio de las soluciones. La herramienta resultante permite la definición de funciones objetivo y restricciones no lineales, así como el análisis de múltiples soluciones en el sentido de Pareto. Esta herramienta evita algunos de los principales inconvenientes de las metodologías clásicas, lo que lleva a obtener simulaciones más flexibles y resultados más realistas. En conjunto, esta tesis contribuye al avance en el estudio del metabolismo de cianobacterias por medio de la definición de modelos y estrategias que mejoran la plasticidad y las capacidades predictivas de las simulaciones metabólicas.La present tesi està dedicada al desenvolupament de models i algorismes per a millorar les simulacions metabòliques de cianobacteris. Els cianobacteris són bacteris fotosintètics de gran interés biotecnològic per al desenvolupament de bioprocessos productius sostenibles. Per a aquest propòsit, és fonamental entendre el comportament metabòlic d'aquests organismes, i el modelatge metabòlic basat en restriccions ofereix una plataforma per a l'anàlisi i l'avaluació de les funcionalitats metabòliques de les cèl·lules. Es necessiten simulacions fidedignes per a augmentar l'aplicabilitat dels resultats, i aquest és l'objectiu principal d'aquesta tesi. Aquesta dissertació s'ha estructurat en tres parts. La primera part està dedicada a introduir els fonaments necessaris de les disciplines que es combinen en aquest treball: el modelatge metabòlic, el metabolisme de cianobacteris i l'optimització multiobjectiu. En la segona part, s'adreça la reconstrucció i l'actualització dels models metabòlics de dos soques de cianobacteris. Aquests models s'empren després per a portar a terme simulacions metabòliques amb l'aplicació de la metodologia clàssica Flux Balance Analysis (FBA). Els estudis realitzats en aquesta part són útils per a il·lustrar els usos i aplicacions de les simulacions metabòliques per a l'anàlisi dels organismes vius. I al mateix temps serveixen per a identificar importants limitacions de les tècniques clàssiques de simulació basades en optimització lineal mono-objectiu que motiven la cerca de noves estratègies. Finalment, en la tercera part, es defineix una nova aproximació basada en l'aplicació al modelatge metabòlic de procediments d'optimització multiobjectiu. Es cobreixen els principals passos en la definició d'un problema multiobjectiu i la descripció d'un algorisme d'optimització que asseguren l'aplicabilitat dels resultats obtinguts, així com l'anàlisi multi-criteri de les solucions. La ferramenta resultant permet la definició de funcions objectiu i restriccions no lineals, així com l'anàlisi de múltiples solucions òptimes en el sentit de Pareto. Aquesta ferramenta evita alguns dels principals inconvenients de les metodologies clàssiques, el que porta a obtenir simulacions més flexibles i resultats més realistes. En conjunt, aquesta tesi contribueix a l'avanç en l'estudi del metabolisme de cianobacteris per mitjà de la definició de models i estratègies que milloren la plasticitat i les capacitats predictives de les simulacions metabòliques.Siurana Paula, M. (2017). Modelling and multiobjective optimization for simulation of cyanobacterial metabolism [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/9057

    Soft computing approaches to uncertainty propagation in environmental risk mangement

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    Real-world problems, especially those that involve natural systems, are complex and composed of many nondeterministic components having non-linear coupling. It turns out that in dealing with such systems, one has to face a high degree of uncertainty and tolerate imprecision. Classical system models based on numerical analysis, crisp logic or binary logic have characteristics of precision and categoricity and classified as hard computing approach. In contrast soft computing approaches like probabilistic reasoning, fuzzy logic, artificial neural nets etc have characteristics of approximation and dispositionality. Although in hard computing, imprecision and uncertainty are undesirable properties, in soft computing the tolerance for imprecision and uncertainty is exploited to achieve tractability, lower cost of computation, effective communication and high Machine Intelligence Quotient (MIQ). Proposed thesis has tried to explore use of different soft computing approaches to handle uncertainty in environmental risk management. The work has been divided into three parts consisting five papers. In the first part of this thesis different uncertainty propagation methods have been investigated. The first methodology is generalized fuzzy α-cut based on the concept of transformation method. A case study of uncertainty analysis of pollutant transport in the subsurface has been used to show the utility of this approach. This approach shows superiority over conventional methods of uncertainty modelling. A Second method is proposed to manage uncertainty and variability together in risk models. The new hybrid approach combining probabilistic and fuzzy set theory is called Fuzzy Latin Hypercube Sampling (FLHS). An important property of this method is its ability to separate randomness and imprecision to increase the quality of information. A fuzzified statistical summary of the model results gives indices of sensitivity and uncertainty that relate the effects of variability and uncertainty of input variables to model predictions. The feasibility of the method is validated to analyze total variance in the calculation of incremental lifetime risks due to polychlorinated dibenzo-p-dioxins and dibenzofurans (PCDD/F) for the residents living in the surroundings of a municipal solid waste incinerator (MSWI) in Basque Country, Spain. The second part of this thesis deals with the use of artificial intelligence technique for generating environmental indices. The first paper focused on the development of a Hazzard Index (HI) using persistence, bioaccumulation and toxicity properties of a large number of organic and inorganic pollutants. For deriving this index, Self-Organizing Maps (SOM) has been used which provided a hazard ranking for each compound. Subsequently, an Integral Risk Index was developed taking into account the HI and the concentrations of all pollutants in soil samples collected in the target area. Finally, a risk map was elaborated by representing the spatial distribution of the Integral Risk Index with a Geographic Information System (GIS). The second paper is an improvement of the first work. New approach called Neuro-Probabilistic HI was developed by combining SOM and Monte-Carlo analysis. It considers uncertainty associated with contaminants characteristic values. This new index seems to be an adequate tool to be taken into account in risk assessment processes. In both study, the methods have been validated through its implementation in the industrial chemical / petrochemical area of Tarragona. The third part of this thesis deals with decision-making framework for environmental risk management. In this study, an integrated fuzzy relation analysis (IFRA) model is proposed for risk assessment involving multiple criteria. The fuzzy risk-analysis model is proposed to comprehensively evaluate all risks associated with contaminated systems resulting from more than one toxic chemical. The model is an integrated view on uncertainty techniques based on multi-valued mappings, fuzzy relations and fuzzy analytical hierarchical process. Integration of system simulation and risk analysis using fuzzy approach allowed to incorporate system modelling uncertainty and subjective risk criteria. In this study, it has been shown that a broad integration of fuzzy system simulation and fuzzy risk analysis is possible. In conclusion, this study has broadly demonstrated the usefulness of soft computing approaches in environmental risk analysis. The proposed methods could significantly advance practice of risk analysis by effectively addressing critical issues of uncertainty propagation problem.Los problemas del mundo real, especialmente aquellos que implican sistemas naturales, son complejos y se componen de muchos componentes indeterminados, que muestran en muchos casos una relación no lineal. Los modelos convencionales basados en técnicas analíticas que se utilizan actualmente para conocer y predecir el comportamiento de dichos sistemas pueden ser muy complicados e inflexibles cuando se quiere hacer frente a la imprecisión y la complejidad del sistema en un mundo real. El tratamiento de dichos sistemas, supone el enfrentarse a un elevado nivel de incertidumbre así como considerar la imprecisión. Los modelos clásicos basados en análisis numéricos, lógica de valores exactos o binarios, se caracterizan por su precisión y categorización y son clasificados como una aproximación al hard computing. Por el contrario, el soft computing tal como la lógica de razonamiento probabilístico, las redes neuronales artificiales, etc., tienen la característica de aproximación y disponibilidad. Aunque en la hard computing, la imprecisión y la incertidumbre son propiedades no deseadas, en el soft computing la tolerancia en la imprecisión y la incerteza se aprovechan para alcanzar tratabilidad, bajos costes de computación, una comunicación efectiva y un elevado Machine Intelligence Quotient (MIQ). La tesis propuesta intenta explorar el uso de las diferentes aproximaciones en la informática blanda para manipular la incertidumbre en la gestión del riesgo medioambiental. El trabajo se ha dividido en tres secciones que forman parte de cinco artículos. En la primera parte de esta tesis, se han investigado diferentes métodos de propagación de la incertidumbre. El primer método es el generalizado fuzzy α-cut, el cual está basada en el método de transformación. Para demostrar la utilidad de esta aproximación, se ha utilizado un caso de estudio de análisis de incertidumbre en el transporte de la contaminación en suelo. Esta aproximación muestra una superioridad frente a los métodos convencionales de modelación de la incertidumbre. La segunda metodología propuesta trabaja conjuntamente la variabilidad y la incertidumbre en los modelos de evaluación de riesgo. Para ello, se ha elaborado una nueva aproximación híbrida denominada Fuzzy Latin Hypercube Sampling (FLHS), que combina los conjuntos de la teoría de probabilidad con la teoría de los conjuntos difusos. Una propiedad importante de esta teoría es su capacidad para separarse los aleatoriedad y imprecisión, lo que supone la obtención de una mayor calidad de la información. El resumen estadístico fuzzificado de los resultados del modelo generan índices de sensitividad e incertidumbre que relacionan los efectos de la variabilidad e incertidumbre de los parámetros de modelo con las predicciones de los modelos. La viabilidad del método se llevó a cabo mediante la aplicación de un caso a estudio donde se analizó la varianza total en la cálculo del incremento del riesgo sobre el tiempo de vida de los habitantes que habitan en los alrededores de una incineradora de residuos sólidos urbanos en Tarragona, España, debido a las emisiones de dioxinas y furanos (PCDD/Fs). La segunda parte de la tesis consistió en la utilización de las técnicas de la inteligencia artificial para la generación de índices medioambientales. En el primer artículo se desarrolló un Índice de Peligrosidad a partir de los valores de persistencia, bioacumulación y toxicidad de un elevado número de contaminantes orgánicos e inorgánicos. Para su elaboración, se utilizaron los Mapas de Auto-Organizativos (SOM), que proporcionaron un ranking de peligrosidad para cada compuesto. A continuación, se elaboró un Índice de Riesgo Integral teniendo en cuenta el Índice de peligrosidad y las concentraciones de cada uno de los contaminantes en las muestras de suelo recogidas en la zona de estudio. Finalmente, se elaboró un mapa de la distribución espacial del Índice de Riesgo Integral mediante la representación en un Sistema de Información Geográfico (SIG). El segundo artículo es un mejoramiento del primer trabajo. En este estudio, se creó un método híbrido de los Mapas Auto-organizativos con los métodos probabilísticos, obteniéndose de esta forma un Índice de Riesgo Integrado. Mediante la combinación de SOM y el análisis de Monte-Carlo se desarrolló una nueva aproximación llamada Índice de Peligrosidad Neuro-Probabilística. Este nuevo índice es una herramienta adecuada para ser utilizada en los procesos de análisis. En ambos artículos, la viabilidad de los métodos han sido validados a través de su aplicación en el área de la industria química y petroquímica de Tarragona (Cataluña, España). El tercer apartado de esta tesis está enfocado en la elaboración de una estructura metodológica de un sistema de ayuda en la toma de decisiones para la gestión del riesgo medioambiental. En este estudio, se presenta un modelo integrado de análisis de fuzzy (IFRA) para la evaluación del riesgo cuyo resultado depende de múltiples criterios. El modelo es una visión integrada de las técnicas de incertidumbre basadas en diseños de valoraciones múltiples, relaciones fuzzy y procesos analíticos jerárquicos inciertos. La integración de la simulación del sistema y el análisis del riesgo utilizando aproximaciones inciertas permitieron incorporar la incertidumbre procedente del modelo junto con la incertidumbre procedente de la subjetividad de los criterios. En este estudio, se ha demostrado que es posible crear una amplia integración entre la simulación de un sistema incierto y de un análisis de riesgo incierto. En conclusión, este trabajo demuestra ampliamente la utilidad de aproximación Soft Computing en el análisis de riesgos ambientales. Los métodos propuestos podría avanzar significativamente la práctica de análisis de riesgos de abordar eficazmente el problema de propagación de incertidumbre

    Graduate Course Descriptions, 2005 Fall

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    Wright State University graduate course descriptions from Fall 2005

    A decision support system for ground improvement method selection

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    Abstract unavailable please refer to PD

    Graduate Course Descriptions, 2006 Winter

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    Wright State University graduate course descriptions from Winter 2006

    THE DEVELOPMENT OF A HOLISTIC EXPERT SYSTEM FOR INTEGRATED COASTAL ZONE MANAGEMENT

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    Coastal data and information comprise a massive and complex resource, which is vital to the practice of Integrated Coastal Zone Management (ICZM), an increasingly important application. ICZM is just as complex, but uses the holistic paradigm to deal with the sophistication. The application domain and its resource require a tool of matching characteristics, which is facilitated by the current wide availability of high performance computing. An object-oriented expert system, COAMES, has been constructed to prove this concept. The application of expert systems to ICZM in particular has been flagged as a viable challenge and yet very few have taken it up. COAMES uses the Dempster- Shafer theory of evidence to reason with uncertainty and importantly introduces the power of ignorance and integration to model the holistic approach. In addition, object orientation enables a modular approach, embodied in the inference engine - knowledge base separation. Two case studies have been developed to test COAMES. In both case studies, knowledge has been successfully used to drive data and actions using metadata. Thus a holism of data, information and knowledge has been achieved. Also, a technological holism has been proved through the effective classification of landforms on the rapidly eroding Holderness coast. A holism across disciplines and CZM institutions has been effected by intelligent metadata management of a Fal Estuary dataset. Finally, the differing spatial and temporal scales that the two case studies operate at implicitly demonstrate a holism of scale, though explicit means of managing scale were suggested. In all cases the same knowledge structure was used to effectively manage and disseminate coastal data, information and knowledge
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