Prediction of activated sludge filamentous bulking using ATP data and neural networks

Authors


Abstract

Neural networks (NNs) were used to predict the onset of filamentous bulking, as described by trends in stirred sludge volume index, in a pulp and paper activated sludge treatment system. Variables related to activated sludge biomass viability, namely specific oxygen uptake rate (SOUR) and adenosine triphosphate (ATP), were used as inputs to the NN. ATP data were shown to improve NN performance in providing an early warning signal for bulking, both in terms of accuracy and prediction delay. A warning signal system was developed to provide operators with enough time to react and further investigate the causes of bulking.

Abstract

“Des réseaux de neurones (RN) ont été utilisés pour prédire le début de problèmes de foisonnement filamenteux, tel que décrit par des tendances dans l'indice de volume des boues agitées, dans un système de traitement par boues activées d'une usine de pâtes et papiers. Des variables liées à la viabilité de la biomasse des boues activées, c'est-à-dire le taux spécifique d'utilisation de l'oxygène (TSUO) et l'adénosine triphosphate (ATP), ont été utilisées comme entrées au RN. Il a été démontré que les données d'ATP amélioraient la performance du RN en fournissant un signal d'alerte pour le foisonnement, à la fois en termes d'exactitude que du délai de prédiction. Un système fournissant un signal d'alerte a été développé pour donner suffisamment de temps aux opérateurs pour réagir et s'enquérir plus en détail les causes du foisonnement.” © 2010 Canadian Society for Chemical Engineering

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