Απομάκρυνση τοξικών μετάλλων (Cd,Ni,Zn) από υπόγειο υδροφορέα με χρήση κόμποστ και ζεολίθου - εφαρμογή σε μικρής κλίμακας δεξαμενές

Διπλωματική εργασίαΠερίληψη: Η ρύπανση του εδάφους και των υπογείων υδάτων αποτελεί ένα μείζον περιβαλλοντικό πρόβλημα. Τα τελευταία χρόνια πολλές μέθοδοι εξυγίανσης εφαρμόστηκαν στους ρυπασμένους υδροφορείς χωρίς να επιτυγχάνονται πάντα τα επιθυμητά αποτελέσματα έχοντας υψηλό κόστος κατασκευής και εργασίας. Τη λύση στο πρόβλημα ήρθε να δώσει μια καινοτόμος τεχνολογία, τα ενεργά αντιδρώντα φράγματα, η οποία βασίζεται στην παθητική εξυγίανση του υπόγειου ύδατος, μέσω της αλληλεπίδρασης με το εκάστοτε αντιδρών υλικό. Στην παρούσα διπλωματική εργασία μελετήθηκε η δυνατότητα χρήσης του κόμποστ και του ζεολίθου ως πληρωτικά υλικά σε εφαρμογές ενεργών αντιδρώντων φραγμάτων για την απομάκρυνση τοξικών μετάλλων από υπόγειους υδροφορείς. Τα τοξικά μέταλλα που μελετήθηκαν επιλέχθηκαν με κριτήριο την επικινδυνότητα και την συχνότητα εμφάνισης τους σε υψηλές συγκεντρώσεις και αυτά είναι το κάδμιο (Cd), το νικέλιο (Ni) και ο ψευδάργυρος (Ζn). Έλαβε χώρα προσομοίωση ενός συγκεκριμένου υπόγειου υδροφορέα ρυπασμένου από τα παραπάνω τοξικά μέταλλα. Το πείραμα διεξήχθη σε πιλοτική δεξαμενή υπό κλίση, κατασκευασμένη από plexiglass, με διαδοχή στρωμάτων που αντιστοιχεί σε αυτήν που συναντάται στο υπέδαφος με στόχο να αναπαρασταθεί όσο το δυνατόν καλύτερα η υπόγεια ροή. Στα πειράματα που πραγματοποιήθηκαν μελετήθηκε η επίδραση της αρχικής συγκέντρωσης, η ταυτόχρονη χρήση του κόμποστ και του ζεολίθου σε σειρά, η επίδραση της κλίσης των στρωμάτων και η εκρόφηση των μετάλλων για επαναχρησιμοποίηση του υλικού. Επίσης, εξετάστηκε και η απόδοση της δεξαμενής στην εξυγίανση πραγματικών δειγμάτων από υπόγεια ύδατα διυλιστηρίου. Από τα αποτελέσματα των πειραμάτων διαπιστώθηκε ότι και τα δύο υλικά έχουν υψηλά ποσοστά απομάκρυνσης μετάλλων από την υδατική φάση και συγκρίνοντας τα παρατηρείται ότι υψηλότερο ποσοστό δέσμευσης μετάλλων έχει το κόμποστ. Το μέταλλο που απομακρύνεται σε μεγαλύτερο ποσοστό από την υδατική φάση είναι το κάδμιο. Η απομάκρυνση των μετάλλων ανέρχεται σε ποσοστό 98-99% υπό τις παρούσες συνθήκες. Τέλος, εφαρμόστηκε πραγματικό δείγμα υπόγειου υδροφορέα διυλιστηρίου και έλαβε χώρα προσομοίωση με μαθηματικά μοντέλα συνεχούς ροής

Deep Learning for Estimating the Fill-Level of Industrial Waste Containers of Metal Scrap: A Case Study of a Copper Tube Plant

Advanced digital solutions are increasingly introduced into manufacturing systems to make them more intelligent. Intelligent Waste Management Systems in industries allow for data collection and analysis to make better-informed decisions, monitor and manage processes remotely, and improve waste management. In many industries, scrap is collected in large waste containers located on the factory floor, usually close to its source. In most cases, monitoring of waste containers’ fill levels is either manually performed by visual inspection by the operators working in close proximity or by employing intrusive mechanical systems such as weight sensors. This work presents a computer vision system that uses Deep Learning (DL) and Convolutional Neural Network (CNN) for the automated estimation of the fill level in industrial waste containers of metal scrap. The training method and parameters as well as the classification performance of VGG16 CNN that was retrained upon images collected in the field, are presented in detail. The proposed method has been validated upon an industrial case study from the copper tube production industry in which the fill level of two waste containers is estimated. A total of 9772 images were captured for the first container and 11,234 images for the second container. The VGG16 model achieved an accuracy from 77.5% to 95% on the testing dataset. The industrial case study demonstrates that the proposed computer vision system has sufficient accuracy for classifying the fill levels of metal scrap containers which allows for the development of waste management applications in industrial environments