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Testing Water Quality01:14

Testing Water Quality

179
When the quality of water for concrete preparation is uncertain, its impact on the setting time of cement and compressive strength of mortar is assessed by comparison with de-ionized or distilled water benchmarks. American Society for Testing and Materials (ASTM) C1602 requires the setting times to be within 90 minutes of the control, British Standard (BS) 3146:1980 allows a 30-minute variance in the initial setting, while British Standards European Norm (BS EN) 1008 specifies initial setting...
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K B Newhart1, K A Thompson2, A Branch2

  • 1Oregon State University, 105 SW 26th St., Corvallis, OR 97331, USA.

Water research
|August 29, 2025
PubMed
Resumen

El monitoreo en tiempo real de la N-nitrosodimetilamina (NDMA) es un reto. Este estudio desarrolló un sensor suave basado en datos que utiliza el aprendizaje automático para optimizar el tratamiento UV, logrando un ahorro de energía significativo en las instalaciones de reutilización de agua.

Palabras clave:
La toma de decisiones basada en datosReutilización potable indirectaAprendizaje automáticoDesarrollo del modeloLa ósmosis inversaContaminantes orgánicos en las trazas

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Área de la Ciencia:

  • Ingeniería ambiental
  • Tecnologías de tratamiento de agua
  • Química analítica

Sus antecedentes:

  • La N-nitrosodimetilamina (NDMA) es un contaminante cancerígeno en el agua potable.
  • El monitoreo y el tratamiento actuales de la NDMA a menudo consumen mucha energía debido a la falta de métodos analíticos en tiempo real.
  • Las instalaciones de reutilización potable indirecta se enfrentan a desafíos en la optimización del tratamiento para la eliminación de NDMA.

Objetivo del estudio:

  • Desarrollar un sensor suave basado en datos para la predicción en tiempo real de la N-nitrosodimetilamina (NDMA).
  • Optimizar el control de la dosis de desinfección UV para la eliminación de NDMA en la reutilización potable indirecta.
  • Simulación y cuantificación del ahorro energético potencial en los procesos de tratamiento de agua.

Principales métodos:

  • Datos de proceso utilizados de una instalación de reutilización potable indirecta por ósmosis inversa (RO) a gran escala.
  • Métodos estadísticos y de aprendizaje automático aplicados, incluidos el análisis de componentes principales (PCA) y las máquinas vectoriales de soporte (SVM).
  • Desarrolló un modelo de sensor suave para predecir los niveles de NDMA para controlar la dosis de UV.

Principales resultados:

  • El análisis de componentes principales (PCA) mejoró significativamente la precisión de los modelos estadísticos y ML al reducir el ruido del sensor.
  • Las máquinas vectoriales de soporte combinadas con PCA lograron una reducción de energía del 13 al 31% en comparación con los métodos convencionales.
  • Las simulaciones demostraron ahorros de energía basados en diferentes límites reglamentarios y factores de seguridad para el NDMA.

Conclusiones:

  • El modelado basado en datos y los sensores blandos ofrecen una solución viable para el control de NDMA en tiempo real en el tratamiento de agua.
  • La aplicación de técnicas avanzadas de análisis de datos puede conducir a un ahorro sustancial de energía en las instalaciones de reutilización de bebidas.
  • Este enfoque permite un control preciso de las unidades de tratamiento críticas, abordando los desafíos en entornos con sensores.