علوم و مهندسی آب و فاضلاب

علوم و مهندسی آب و فاضلاب

بررسی سهم ویژگی‎های تصفیه‎خانه فاضلاب در نتایج مدل‎‎های هوش مصنوعی با به‌کارگیری SHAP

نوع مقاله : مقالات علمی

نویسندگان
1 استاد، گروه آب، دانشکده فنی و مهندسی عمران، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران.
2 دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه آب، دانشکده فنی و مهندسی عمران، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران.
3 دانشیار، دکترای تخصصی، گروه آب، دانشکده فنی و مهندسی عمران، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران.
چکیده
مدل‌ها می‎توانند تا حد زیادی به بهینه‌سازی و کنترل فرآیندهای تصفیه کمک نمایند. بنابراین با درنظرگرفتن این موضوع، تحقیق حاضر، اکسیژن مورد نیاز بیولوژیکی (BODeff) و اکسیژن مورد نیاز شیمیایی (CODeff) پساب تصفیه‌خانه فاضلاب شهری تبریز را که تصفیه‌خانه‌ای به‌روش لجن فعال با هوادهی دیفیوزری می‌باشد، به‌عنوان دو شاخص مهم در بررسی میزان آلودگی، با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی(ANN)  و حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM) بر پایه داده‌های روزانه مربوط به اطلاعات تصفیه‌خانه، مورد بررسی قرار داده است. ویژگی‎های ورودی قبل از استفاده برای مدل، توسط میانگین متحرک ساده (SMA) حذف نویز شدند؛ سپس با به‌کارگیری دو روش، ارتباط خطی و ارتباط غیرخطی بین ویژگی‌ها بررسی شد و ورودی‌های مدل انتخاب شدند. نتایج ضریب تبدیل با ANN و LSTM برای BOD به COD به‌ترتیب 66/1 و 65/1 و برای کل جامدات محلول (TDS) به هدایت الکتریکی (EC)، 32/1 و 33/1 بوده که مقادیر مناسبی هستند و دقت مدل‌ها را در تخمین روابط نشان می‌دهند. همچنین برای درک اهمیت هریک از ویژگی‎ها در نتایج به‌دست‎ آمده، از روش جدید و نوظهور هوش ­مصنوعی توضیح‎پذیر (XAI) مورد استفاده قرار گرفت. BODeff و CODeff با تأخیر یک روزه، TDS و EC به‌عنوان ویژگی‎های مهم شناسایی شدند.
کلیدواژه‌ها

 
اصغری، پ.، نورانی، و.، شرقی، ا.، و بهفر، ن.، (1400)، "استفاده از مدل ترکیبی برای بهبود عملکرد روش‌های ANN، ANFIS  و SVR در تخمین پارامترهای BOD و COD پساب تصفیه‌خانه فاضلاب"، نشریه مهندسی عمران امیرکبیر، 53(11)، 4683-4702، 53،https://doi.org/10.22060/ceej.2020.18441.6873
اصول دینی، ن.، علی، م.، و عبداله‌زاده، م.، (1403)، "تأثیر میدان الکتریکی پالسی (PEF) در غیرفعال نمودن عوامل بیولوژیکی در فرآیند پساب تصفیه‌خانه‌های متداول آب"، علوم و مهندسی آب و فاضلاب، 9(3)، 42-50،  https://doi.org/10.22112/jwwse.2024.422486.1379
اعلمی، م.ت.، حجابی، ن.، نورانی، و.، ثاقبیان، س.م.، (1400)، "بررسی کارآیی روش‌های هوش مصنوعی در پیش‌بینی عملکرد تصفیه‌‌خانه فاضلاب (مطالعه موردی: تصفیه‌خانه فاضلاب شهر تبریز)"، نشریه مهندسی عمران امیرکبیر، 53(3)، 1048-1033، https://doi.org/10.22060/ceej.2019.16757.6334.
نورانی، و.، (1394)، مبانی هیدروانفورماتیک، انتشارات دانشگاه تبریز، تبریز، ایران.
Adadi, A., and Berrada, M., (2018), “Peeking inside the black-box: a survey on explainable artificial intelligence (XAI)”, IEEE Access, 6, 52138-52160, https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2870052.
Bourahla, M.Z., and Bourahla, M., (2023), “Sewer systems control using internet of things and explainable artificial intelligence”, In: Drias, H., Yalaoui, F., Hadjali, A. (Eds.), Artificial Intelligence Doctoral Symposium, Communications in Computer and Information Science, Springer Nature, Singapore, 207-220, https://doi.org/10.1007/978-981-99-4484-2_16.
Danesh, T., Ouaret, R., Floquet, P., and Negny, S., (2022), “Interpretability of neural networks predictions using accumulated local effects as a model-agnostic method”, In:  Computer Aided Chemical Engineering, Elsevier, 1501–1506, https://doi.org/10.1016/B978-0-323-95879-0.50251-4.
Dosilovic, F.K., Brcic, M., and Hlupic, N., (2018), “Explainable artificial intelligence: A survey”, 41st  International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (MIPRO), IEEE, Opatija, 0210-0215, https://doi.org/10.23919/MIPRO.2018.8400040.
El-Rawy, M., Abd-Ellah, M.K., Fathi, H., and Ahmed, A.K.A., (2021), “Forecasting effluent and performance of wastewater treatment plant using different machine learning techniques”, Journal of Water Process Engineering, 44, 102380, https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2021.102380.
Gao, Z., Gu, B., and Lin, J., (2008). “Monomodal image registration using mutual information based methods”, Image and Vision Computing, 26, 164-173, https://doi.org/10.1016/j.imavis.2006.08.002.
Hassija, V., Chamola, V., Mahapatra, A., Singal, A., Goel, D., Huang, K., Scardapane, S., Spinelli, I., Mahmud, M., and Hussain, A., (2024), “Interpreting black-box models: a review on explainable artificial intelligence”, Cognitive Computation, 16, 45-74, https://doi.org/10.1007/s12559-023-10179-8.
Hochreiter, S., and Schmidhuber, J., (1997), “Long short-term memory”, Neural Computation, 9, 1735-1780, https://doi.org/10.1162/neco.1997.9.8.1735.
Huang, B., and Mujumdar, A.S., (1993), “Use of neural network to predict industrial dryer performance”, Drying Technology, 11, 525-541, https://doi.org/10.1080/07373939308916842.
Li, Z., Peng, F., Niu, B., Li, G., Wu, J., and Miao, Z., (2018), “Water quality prediction model combining sparse auto-encoder and LSTM network”, IFAC-PapersOnLine, 51, 831-836, https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.08.091.
Mjalli, F.S., Al-Asheh, S., and Alfadala, H.E., (2007), “Use of artificial neural network black-box modeling for the prediction of wastewater treatment plants performance”, Journal of Environmental Management, 83, 329-338, https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2006.03.004.
Nash, J.E., and Sutcliffe, J.V., (1970), “River flow forecasting through conceptual models part I: A discussion of principles”, Journal of Hydrology. 10(3), 282-290, https://doi.org/10.1016/0022-1694(70)90255-6.
Nourani, V., and Behfar, N., (2021), “Multi-station runoff-sediment modeling using seasonal LSTM models”, Journal of Hydrology, 601, 126672, https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021.126672.
Nourani, V., Khodkar, K., Paknezhad, N.J., and Laux, P., (2022), “Deep learning-based uncertainty quantification of groundwater level predictions”, Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 36(10), 3081-3107, https://doi.org/10.1007/s00477-022-02181-7.
Nourani, V., Zonouz, R.S., and Dini, M., (2023), “Estimation of prediction intervals for uncertainty assessment of artificial neural network based wastewater treatment plant effluent modeling”, Journal of Water Process Engineering, 55, 104145, https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2023.104145.
Núñez, J., Cortés, C.B., and Yáñez, M.A., (2023), “Explainable artificial intelligence in hydrology: Interpreting black-box snowmelt-driven streamflow predictions in an arid andean basin of north-central chile”, Water, 15(19), 3369, https://doi.org/10.3390/w15193369.
Park, J., Lee, W.H., Kim, K.T., Park, C.Y., Lee, S., and Heo, T.Y., (2022), “Interpretation of ensemble learning to predict water quality using explainable artificial intelligence”, Science of the Total Environment, 832, 155070, https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.155070.
Park, J., Ahn, J., Kim, J., Yoon, Y., and Park, J., (2022), “Prediction and interpretation of water quality recovery after a disturbance in a water treatment system using artificial intelligence”, Water, 14(15), 2423, https://doi.org/10.3390/w14152423.
Pisa, I., Santin, I., Morell, A., Vicario, J, L., and Vilanova, R., (2019), “LSTM-based wastewater treatment plants operation strategies for effluent quality improvement”, IEEE Access, 7, 159773-159786, https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2950852.
Shapley, L.S., (1953), “A value for n-person games”, In: Kuhn, H.W., Tucker, A.W., (Eds.), Contributions to the Theory of Games (AM-28), Volume II. Princeton University Press, 307-318, https://doi.org/10.1515/9781400881970-018.
Sheik, A.G., Malla, M.A., Srungavarapu, C.S., Patan, A.K., Kumari, S., and Bux, F., (2024), “Prediction of wastewater quality parameters using adaptive and machine learning models: A South African case study”, Journal of Water Process Engineering, 67, 106185, https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2024.106185.
Svetunkov, I., and Petropoulos, F., (2018), “Old dog, new tricks: A modelling view of simple moving averages”, International Journal of Production Research, 56(18), 6034-6047, https://doi.org/10.1080/00207543.2017.1380326.
Tkachuk, R. (1977), “Calculation of the nitrogen-to-protein conversion factor”, In: Nutritional Standards and Methods of Evaluation for Food Legume Breeders, International Development Research Centre (IDRC), Ottawa, 78-81.
Vilone, G., and Longo, L., (2021), “Notions of explainability and evaluation approaches for explainable artificial intelligence”, Information Fusion, 76, 89-106, https://doi.org/10.1016/j.inffus.2021.05.009.
Viola, P., and Wells III, W.M., (1997), “Alignment by maximization of mutual information”, International Journal of Computer Vision, 24(2), 137-154, https://doi.org/10.1023/A:1007958904918.
Yang, H.H., Vuuren, S.V., Sharma, S., and Hermansky, H., (2000), “Relevance of time–frequency features for phonetic and speaker-channel classification”, Speech Communication, 31, 35-50, https://doi.org/10.1016/S0167-6393(00)00007-8.
دوره 10، شماره 2
تابستان 1404
صفحه 55-70

  • تاریخ دریافت 30 دی 1403
  • تاریخ بازنگری 17 فروردین 1404
  • تاریخ پذیرش 03 اردیبهشت 1404