Pca as a Data Mining Tools Characterizing the Work of Nitrification Reactors in the Sewage Treatment Plant in Trepcza

Abstract

Streszczenie. W badaniach wykorzystano metodę analizy składowych głównych PCA w celu uzyskania istotnie skorelowanych wyników pomiarów online, obrazujących pracę dwóch komór nitryfikacji oczyszczalni ścieków w Trepczy w okresie od kwietnia 2014 r. do kwietnia 2016 r. Wyodrębniono trzy składowe główne, które w zakresie od 74,3 do 82,6% wyjaśniały zmienność danych oryginalnych. Stwierdzono, że pierwsza główna składowa, która w największym stopniu była związana ze zmiennością stężenia tlenu oraz azotu amonowego w komorach nitryfikacji, wyjaśniała od 38,8 do 45,0% zmienności zawartych w zmiennych pierwotnych. Podczas całego okresu badawczego zauważono w komorze nitryfikacji I słaby wpływ temperatury ścieków na stężenie azotu amonowego oraz brak korelacji pomiędzy stężeniem tlenu w ściekach a stężeniem azotu amonowego. W całym okresie badawczym, z wyjątkiem zimy 2014/2015, w komorze nitryfikacji II widoczna była bardzo silna korelacja pomiędzy stężeniem tlenu w ściekach a stężeniem azotu amonowego. Odnotowano również silną ujemną korelację wpływu temperatury ścieków na redukcję N-NH 4 + .

Application of the Principal Component Analysis (PCA) Method to Assess the Impact of Meteorological Elements on Concentrations of Particulate Matter (PM10): A Case Study of the Mountain Valley (the Sącz Basin, Poland)

“…This method makes it possible to reduce the number of variables (usually dependent between themselves) affecting the particulate concentration and to determine which components, now independent, largely explain the variation of the PM 10 concentration. Reducing the number of variables also simplifies the interpretation of the results [28,30,31,35,36]. In the PCA method, the variance is calculated in relation to all variables taken into account.…”

“…Principal component analysis (PCA) is such a method. It has been used in many studies to isolate independent factors (principal components) that significantly explain the variation of a dependent variable [26,[28][29][30][31]. The aim of this study was to determine which factors and by what degree PM 10 concentrations increased in the air of the Sącz Basin in calendar seasons (spring, summer, autumn and winter).…”

Nitrogen and Phosphorus Removal from Sewage in Biofilter – Activated Sludge Combined Systems

“…In recent years such an attitude is more and more common in the simulation of exploited treatment plants as well as in designing new technological systems of treatment. Processes related to wastewater treatment can be predicted using artificial neural networks (ANN), where the number of input variables can be separated by cluster analysis [24][25][26] or by principal component analysis [27,28]. Activated sludge simulation models (ASIM) widely discussed in literature (e.g., by Gujer and Henze [29], Gujer and Larsena [30], Gujer et al [31], Gujer et al [32], Henze et al [33], Snip et al [34], and Wu et al [35]) are leading in the modelling issues of operating systems with activated sludge.…”

Application of the Mathematical Simulation Methods for the Assessment of the Wastewater Treatment Plant Operation Work Reliability

“…Because the operation work of the wastewater treatment plant is basis on the complexity technology processes, many different models for describing its operation work may be found. Modeling of the wastewater treatment plant operation work can be performed by using Artificial Neural Networks (ANN), where the number of input variables can be separated by cluster analysis or by principal component analysis [14][15][16]. Moreover, Activated Sludge Simulation Models (ASIM) are widely discussed in literature, e.g., Snip et al [17], Wu et al [18], Machado et al [19], Alikhani et al [20], Guo and Vanrolleghem [21].…”