I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   7 ,   No .   3 ,  J u n e   201 7 ,   p p .   1568 ~ 1 5 7 3   I SS N:  2088 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 7 i 3 . p p 1 5 6 8 - 1573           1568       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JE C E   Dy na m ic Mo delli ng  of Aer o bic  Gr a nula r Sludge Ar tif icia l  Neura l Ne tw o rk s         Nura ziza h M a hm o d 1 ,  No rha liza   Abdu l Wa ha b 2   1, 2   De p a rt m e n t   o f   Co n tro l  &   M e c h a tro n ics   En g in e e rin g ,   F a c u lt y   o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,     Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M a lay sia ,   8 1 3 1 0   S k u d a i  Jo h o r   Ba h ru ,   M a lay s ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Feb   13 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   A p r   18 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   Ma y   2 ,   2 0 1 7       A e ro b ic  G r a n u lar  S l u d g e   (AG S )  tec h n o lo g y   is  a   p ro m isin g   d e v e lo p m e n t  in   th e   f ield   o f   a e ro b ic w a st e w a ter t r e a t m e n t  s y st e m .   A e ro b ic g ra n u latio n   u su a ll y   h a p p e n e d   in   se q u e n c in g   b a tch   re a c to rs  (S BRs )   s y ste m .   M o s t  a v a il a b le  m o d e ls  f o r  th e   s y ste m   a re   stru c tu ra ll y   c o m p lex   w it h   th e   n o n l in e a rit y   a n d   u n c e rtain ty   o f   th e   s y ste m   m a k e s  it   h a rd   to   p re d ict.   A   re li a b le  m o d e l  o f   AG S   is  e ss e n ti a l  in   o rd e r  to   p ro v id e   a   to o l  f o r  p re d ictin g   it s  p e rf o r m a n c e .   T h is   p a p e r   p ro p o se s  a  d y n a m i c   n e u ra l  n e tw o rk   a p p ro a c h   to   p re d ict  th e   d y n a m ic   b e h a v io r  o f   a e ro b ic  g ra n u lar  slu d g e   S BRs .   T h e   d e v e lo p e d   m o d e l  w il l  b e   a p p li e d   to   p re d ict  t h e   p e rf o rm a n c e   o f   AG S   in   term s  o f   th e   r e m o v a l  o f  Ch e m ic a l  Ox y g e n   De m a n d   (COD ).   T h e   si m u latio n   u se s  th e   e x p e r im e n tal   d a ta  o b tain e d   f ro m   th e   s e q u e n c in g   b a tch   r e a c to r   u n d e r   t h re e   d if fe re n t   c o n d i ti o n s  o f   te m p e ra tu re   (3 0 ˚ C,   4 0 ˚C  a n d   5 0 ˚C ).   T h e   o v e ra ll   re su lt s  in d ica ted   t h a t  th e   d y n a m ic  o f  a e ro b ic  g ra n u lar  slu d g e   S BR  c a n   b e   su c c e ss f u ll y   e sti m a ted   u sin g   d y n a m ic  n e u ra l  n e tw o rk   m o d e l,   p a rti c u larly   a t  h ig h   tem p e ra tu re .   K ey w o r d :   A er o b ic  G r an u lar   S lu d g e    D y n a m ic   Feed f o r w ar d   Neu r al  N et w o r k   Seq u en ci n g   B atch   R ea c to r   Co p y rig h t  ©   2 0 1 7   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   No r h aliza   A b d u l W ah ab ,    Dep ar t m en t o f   C o n tr o l &   Me c h atr o n ics E n g in ee r i n g ,   Un i v er s iti T ek n o lo g i M ala y s ia ,   8 1 3 1 0   Sk u d ai  J o h o r   B ah r u ,   Ma la y s ia.   E m ail: a liza @ f k e. u t m . m y       1.   I NT RO D UCT I O N   Do m esti c   w aste w a ter   tr ea t m e n t  i n   u r b an   ar ea s   i s   o n e  o f   t h e   cr u cial  ele m e n ts   to   b e  co n s id er ed   in   th e   d ev elo p m en t   o f   a  co u n tr y   i n   o r d er   to   s u s tain   i n d iv id u al ’ s   h e alth   a n d   w e lf ar e.   U n tr ea ted   waste w ater   ca n   ca u s e   s p r ea d in g   o f   d is ea s e  i n   t h e  f o r m   o f   s e v er al  t y p e s   o f   e n d e m ic  an d   ep id e m ic  ill n es s es   [ 1 ] .   T h er e  ar e  v ar io u s   k in d   o f   w a s te w ater   tr ea t m e n t   ap p licatio n s   n o w ad a y s   r an g i n g   f r o m   m o d est,  lo w   p r iced ,   an d   less   ef f icie n t   p r o ce s s es  to   v er y   ad v a n ce d ,   h ig h l y   ef f icie n t  a n d   p r icey   o p er atio n s .   A er o b ic  g r an u lar   s lu d g e  ( A GS)   tech n o lo g y   i s   a  p r o m i s i n g   d e v elo p m e n t  in   b io lo g ica l  w aste w ater   tr ea t m en t  [ 2 ], [ 3 ] .   A er o b ic  g r an u les  h a v e  a   r eg u lar   an d   co m p ac t  p h y s ica l  s tr u ct u r e,   g o o d   s ettle  ab ilit y ,   h i g h   b io m as s   r eten tio n ,   h av e  th e  ab ilit y   to   w it h s tan d   s h o ck   lo ad   o f   to x ic  co m p o u n d s   co m p ar ed   w it h   ac tiv ated   s lu d g e.   A er o b ic  g r an u lat io n   u s u al l y   h ap p en ed   in   s eq u en ci n g   b at ch   r ea cto r s   ( SB R s ) .   Ma n y   r esear ch er s   ( r ef er   to   [ 3 ] - [ 5 ] )   h av e  e x te n s i v el y   in v e s ti g ated   th e  f u n d a m en tals   o f   ae r o b ic  g r an u lar   s l u d g e  SB R s .     T h e  m ain   ch a llen g e  o f   m o d el lin g   a n d   co n tr o l  o f   an   ae r o b i c  g r an u lar   s lu d g e  s y s te m   is   it   in v o lv ed   co m p le x   p h y s ical,   b io lo g ical   an d   c h e m ical  p r o ce s s e s   w h i ch   i n cl u d e  i n ter n al   i n ter ac tio n s   a m o n g   p r o ce s s   v ar iab les  an d   s l u d g e  ch ar ac ter is tics .   Mo s t  o f   t h e  av ai lab le  m o d el s   f o r   th e  s y s te m   ar e  co m p lex   ( m ath e m at ical   m o d el) .   T h er ef o r e,   th is   p ap er   p r o p o s e s   ar tif icial  n eu r al  n e t w o r k s   ( A N N)   m o d ellin g   w h ic h   u s i n g   d y n a m ic   n eu r al  n e t w o r k   an d   f ee d - f o r war d   n eu r al  n et w o r k   ( FF NN)   a p p r o ac h   to   m o d el  ae r o b ic  g r an u lar   s l u d g e  SB R s .   C h e m ical  O x y g e n   De m a n d   ( C OD)   ef f l u en t  i s   s elec ted   as  th e  o u tp u t  o f   t h e  m o d el  as  it  is   o n e  o f   th e  cr itical   p ar am eter s   t h at  h as   b ee n   m o n ito r ed   an d   r ev ea ls   t h e  e f f icie n t  o f   th e   p lan t.  T h e  o b j ec tiv es   o f   t h is   p ap er   ar e  to   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       Dyn a mic  Mo d ellin g   o f A ero b ic  Gra n u la r   S lu d g e  A r tifi cia l N eu r a l  N etw o r k  ( N u r a z iz a h   Ma h mo d )   1569   d ev elo p   a  d y n a m ic  n e u r al  n et w o r k   m o d el  a n d   a  f ee d - f o r w ar d   n eu r al  n et w o r k   m o d el  o f   AGS  f o r   p r ed ictio n   o f   C OD  ef f l u e n t  in   w a s te w ater   tr ea t m en t  p la n t  ( W W T P ) .   T h e  p er f o r m an ce   o f   d y n a m ic  n et w o r k   an d   f ee d - f o r w ar d   n et w o r k   w er e  co m p ar ed   in   o r d er   to   as s es s   t h e  e f f ec t iv en e s s   o f   t h e  m et h o d s   i n   p r ed ictin g   t h e   d y n a m ic   b eh av io u r   o f   ae r o b ic  g r an u lar   s lu d g e  SB R s   p ar tic u lar l y   at  h i g h   te m p er atu r e.       2.   RE S E ARCH   M E T H O D     A er o b ic  g r an u lar   s l u d g e  ( A G S)  u s i n g   SB R   s y s te m   i s   ch o s en   as  t h e  ca s e  s tu d y .   AGS  is   a  d en s e   clu s ter   o f   s y m b io tic  o r g an is m s   w it h   ex ce l len t   ef f icie n c y   in   m as s   tr an s f er   an d   g o o d   b io lo g ica l  ac ti v it y   p er f o r m a n ce .   T h e  i n p u t - o u tp u t  o f   t h e  e x p er i m e n tal  d ata  o f   t h e  s y s te m   w er e  u s ed   i n   d ev elo p in g   d y n a m ic   n eu r al   n e t w o r k   m o d el  a n d   F F NN  m o d el.   T h e   tr ain i n g   d ata   s et   is   6 0 %  an d   an o t h er   4 0 %   is   u s ed   f o r   test i n g   d ata  s et.   T h e  p er f o r m a n ce s   o f   th e  m o d els  w er e  ev al u ate d   u s in g   co ef f icie n t  o f   d eter m i n atio n   ( R ²) ,   m ea n   s q u ar e  er r o r   ( MSE )   an d   r o o t   m ea n   s q u ar e  er r o r   ( R MSE ) .   Hig h   v a lu e  o f   R ²  an d   lo w   v alu e s   o f   MSE   an d   R MSE   i n d icate   th e  m o s t a cc u r ate  p r ed ictio n   o f   th e  m o d el.     P r ev io u s   r esear ch   o n   A GS  u s in g   SB R   s y s te m   h a v e  b ee n   c o n d u cted   at  a m b ie n t  te m p er at u r e.   T h er e  w er e  s o m e   s t u d ies  o n   A G S  t h at  h a v e  b ee n   co n d u c ted   at  h i g h   te m p er atu r e,   f u r th er   k n o w le d g e  o n   t h e  e f f ec t  o f   h ig h   te m p er atu r e  o n   ae r o b ic  g r an u lat io n   is   s till   co n f i n ed   [ 6 ] .       2 . 1 .   E x peri m e nta l Set up   T h e  ex p er im e n t  w a s   b ee n   co n d u cted   in   Ma d in a h   cit y ,   Sa u d i   A r ab ia.   T h e  p u r p o s e  o f   th e  ex p er i m e n t   is   to   in v es tig a te  t h e  g r a n u la t io n   p r o ce s s ,   s tab ilit y ,   d en s it y   an d   p er f o r m a n ce s   o f   ae r o b ic  g r an u les  a t  h ig h   te m p er atu r e  3 0 ˚ C ,   4 0 ˚ C ,   an d   5 0 ˚ C .   Slu d g e  co llected   f r o m   th e  w a s te w ate r   tr ea t m en t  p la n t  i n   Ma d i n ah   ci t y ,   Sau d i  A r ab ia  a s   s ee d   s l u d g e  w a s   u s ed   to   c u lti v ate  ae r o b ic   g r an u lat io n   i n   SB R .   D u r in g   s u m m er   ti m e,   th e   te m p er atu r e  d eser t in   Ma d i n a h   d u e  to   th e  cli m a te  is   r ea ch i n g   clo s e  to   5 0 ˚ C .   T h r ee   d o u b le - w alled   c y li n d r ic al  co lu m n   b io r ea cto r s   ( in ter n a l  d ia m eter   o f   6 . 5   cm   an d   to tal   h eig h t  o f   1 0 0   cm )   w er e  u s ed   i n   t h e  e x p er i m en t.  T h e  w o r k i n g   te m p er atu r es  f o r   t h e  b io r ea cto r s   w er e  co n tr o lled   u s i n g   a   th er m o s tat  an d   w ater   b ath   s lee v es  w it h o u t c o n tr o llin g   t h e  p H  lev el  an d   o x y g e n   at  3 0 ,   4 0   a n d   5 0   ±   1   °C .     2 . 2 .   Da t a   Co llect io n   T h e  in p u ts   v ar iab les  i n   co n s tr u cti n g   th e  m o d els  ar e  C h e m ical  O x y g e n   De m a n d   ( C OD) ,   T o tal  Or g an ic  C ar b o n   ( T OC ) ,   T o tal  P h o s p h o r u s   ( T P ) ,   T o tal  Nitr o g en   ( T N) ,   Am m o n ia  Nitr o g e n   ( A N)   an d   Mi x ed   L iq u o r   S u s p e n d ed   So lid   ( ML SS ) .   T h ese  i n p u ts   ar e  th e   in f l u en t s   f o r   th e   p lan t  a n d   t h e  co n ce n tr at io n   o f   C O D   ef f lu e n t i s   s elec ted   as t h e  o u tp u t f o r   th e  m o d el.   T h e  m ea s u r e m e n t   f o r   i n f lu e n t s   an d   e f f l u en t  f o r   6   p ar a m eter s   b ee n   r ec o r d ed .   T h e  ef f l u en t r ea d in g   h a s   b ee n   r ec o r d ed   f r o m   t h e  d a y   1   o f   t h e  o p er atio n   u n til  d a y   6 0   at  in ter v al  o f   3   d a y s   ( to tal  2 1   s a m p les).   T h e  to tal  2 1   s a m p les  ar e  u til ized   to   d ev elo p   th e  m o d el  f o r   ae r o b ic  g r a n u lar   s l u d g e  u n d er   th r ee   d i f f er en t  te m p er atu r e  o f   s eq u en c in g   b atch   r ea cto r .     2 . 3 .   Dy na m ic  Ne ura l N et w o rk   M o del o f   Aer o bic G ra nu la r   Sl ud g e   T h e  r ea l  ex p er i m e n tal   d ata  f r o m   t h e   SB R   f o r   t h r ee   d i f f er e n t  te m p er atu r es   ar e  u tili ze d   to   d ev elo p   t h e   m o d el s .   T h e  n o r m a lizatio n   o f   th e  m ea s u r ed   d ata  is   d o n e   b y   u s i n g   eq u atio n   ( 1 ) .   T h e  d ata  v al u es  h a v e  b ee n   s ca led   b et w ee n   ze r o   ( 0 )   an d   o n e  ( 1 ) .       =   (   −   ) (   −   )                                                                                     ( 1 )     w h er e      is   th e  n o r m alize d   d ata  p o in t,        is   th e  d ata  s am p le,       is   th e  m i n i m u m   v alu e s   a m o n g   th e  d ata   s a m p les   an d     is   t h e  m ax i m u m   v al u e  a m o n g   t h e  d ata   s a m p le .   T h e  d ata  n o r m aliza tio n   f o r   n eu r al  n et w o r k   is   v ital  i n   m i n i m izin g   t h e  c h a n ce s   o f   g e tti n g   s t u ck   i n   lo ca l  m i n i m a  an d   f aster   co n v er g en ce .   T h e  n o r m alize d   d ata  is   d iv id ed   in to   6 0 % f o r   tr ain i n g   a n d   4 0 % f o r   test i n g   s et s .   I n   th i s   ca s e,   t h e  s elec tio n   o f   tr ain i n g   a n d   test i n g   d ata  s ets h a v e  b ee n   d o n e  s tat is ticall y   a s   s u g g ested   i n   [ 7 ] .   T h e  m ain   c h alle n g e  i n   d ev e lo p in g   n eu r al  n et w o r k   m o d e ls   is   f o r   d eter m i n i n g   s tr u ctu r e  o f   th e   n et w o r k .   I n   t h i s   w o r k ,   th e   n et w o r k   s tr u ct u r e  w as   s e lecte d   af ter   s ev er al   tr ials   co n s id er in g   t h e  r elatio n s h ip   p r o p o s ed   b y   [ 8 ] .   I t  co n s is t s   o f   t h r ee   la y er s   w h ic h   ar e  i n p u t   la y er   t h at  co n tai n in g   s ix   i n p u ts   v ar iab les   an d   a   f ee d b ac k   w h ic h   m ad e  a  to tal  o f   s e v e n   i n p u t s   co n n ec ted   to   h i d d en   la y er   ( h id d en   n eu r o n s )   a n d   co n n ec ted   to   t h e   o u tp u t la y er .     I n   d eter m i n i n g   th e   r an g e  o f   t h e  h id d en   n e u r o n s ,   [ 9 ]   p r o p o s ed   th at  t h er e  e x is t   an   u p p er   b o u n d   f o r   t h e  n u m b er   o f   h id d en   n e u r o n s   i n   o r d er   t o   ac h iev e  an   ac c u r ate  n eu r al  n et w o r k   ap p r o x i m atio n .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E    Vo l.  7 ,   No .   3 ,  J u n e   2 0 1 7   :   1 5 6 8   –   1 5 7 3   1570   Nα     ≤     2 Nβ +   1   ( 2 )     w h er e  Nα   i s   t h e  n u m b er   o f   h id d en   n eu r o n   an d   Nβ i s   th e  n u m b er   o f   in p u ts .   T h e  s i m u la tio n   s tar ted   w ith   o n e  h id d en   n e u r o n   f o llo w ed   b y   2 ,   4 ,   6   ( in cr em e n t  b y   2 )   u n til   1 6   as  it  is   th e  u p p er   b o u n d ar y   p r o p o s ed   in   [ 9 ] .   T h e  f o llo w i n g   r an g e  is   d ec id ed   b ased   o n   th e  E q u atio n   ( 2 )   an d   it  is   ab le   to   s ee   th e  v ar iatio n   f a s ter   b y   i n cr e m e n t o f   t w o   i n s tead   o f   s ta r tin g   f r o m   o n e  h id d en   n eu r o n   u n t il si x tee n   ( 1 6 ) .   T h e  tan g e n t - s i g m o id   ( tan s ig )   tr an s f er   f u n ctio n   is   ap p lied   f o r   th e  h id d en   la y er   a n d   p u r eli n   ( p u r elin )   f o r   th e  o u tp u t  la y er   as  it  i s   w i d ely   u s ed   w it h   d y n a m ic  n e u r a l  n et w o r k   an d   F FNN.   T h e  L e v en b er g - Ma r q u ar d t  alg o r ith m   ( tr ai n l m )   an d   b ac k - p r o p ag atio n   w a s   u s ed   to   tr ai n   th e  m o d el.   T h e  ac cu r ac y   o f   p r ed ictio n   ab ilit y   o f   th e  d ev elo p ed   m o d el  is   b ased   o n   th e  p er f o r m a n ce   cr iter ia  u s in g   R ²,   MSE   a n d   R MSE .   T h e  d e - n o r m aliza tio n   p r o ce s s   is   d o n e  to   s ca le  b ac k   th e  v al u es to   it s   o r ig i n al  s ca le.   T h e  f o r m u la  i s   ex p r ess ed   i n   E q u atio n   ( 3 ) .           =   (  −   ) +       ( 3)     w h er e    is   d en o r m alize d   d ata  s am p le,         is   n o r m al ized   d ata  s am p le,       is   th e  m i n i m u m   v al u e  a m o n g   th e   d ata  s a m p les a n d     is   th e  m a x i m u m   v al u e  a m o n g   t h e  d ata  s a m p le.   T h e  s am e  e x p er i m e n tal  d ata  w er e  u s ed   w h ic h   is   6 0 %  u s e d   f o r   tr ain in g   s e t  an d   4 0 %  f o r   test in g   to   d ev elo p   FF NN  m o d els.  A l s o ,   s i m ilar   p r o ce d u r e  o f   d a ta  n o r m aliza tio n   to   t h e  d e - n o r m al iza tio n   ap p lied   in to   t h e  d y n a m ic  n e u r al  n et w o r k   m o d e llin g   w er e  r ep ea ted   in   FF NN  m o d el.       3.   RE SU L T S  A ND  AN AL Y SI S   T h e  r ea l  ex p er im e n tal  d ata  o f   th e  ae r o b ic  g r an u lar   s l u d g e  S B R   s y s te m   is   u s ed   f o r   m o d elin g   o f   C O D   ef f lu e n t  u s i n g   d y n a m ic  n eu r al   n et w o r k   m o d el.   T h e  s i m u lat i o n   o f   C OD  m o d el  f o r   r ea cto r   w it h   te m p er atu r e  o f   3 0 ˚ C   s tar ted   w it h   o n e  h id d en   n eu r o n s   u n ti l 1 6   n eu r o n s .   T h e  b est  m o d el  f o r   ea ch   n eu r o n   n u m b er   i s   d eter m i n ed   u s i n g   t h r ee   p ar a m eter s   w h ic h   ar e  co ef f icie n t  o f   d eter m i n ati o n   ( R ²) ,   m ea n   s q u ar e  er r o r   ( MSE )   an d   r o o t  m ea n   s q u ar e  er r o r   ( R MSE ) .   Fi g u r e  1   s h o w s   th e   m ea s u r ed   a n d   p r ed icted   m o d els  o f   C OD   at  t h e  t e m p er atu r e  o f   3 0 ˚ C   f o r   tr ain i n g   s tag e  w h i le  f o r   te s tin g   s tag e  a s   d ep icted   in   Fi g u r e  2 .   Fro m   Fig u r e  1 ,   th e  p r ed ictio n   p er f o r m an ce   o f   R ²  an d   MSE   f o r   tr ain in g   g i v e  7 7 . 9 8 %  an d   0 . 0 0 9 4 ,   r esp ec tiv el y .   Fo r   test i n g ,   t h e  d y n a m ic  m o d el   d em o n s tr ated   b etter   p r ed ictio n   w it h   R ²  o f   9 1 . 1 7 % a n d   MSE   o f   0 . 0 0 1 4 .           Fig u r e  1 .   Mo d el  p r e d ictio n   d u r in g   tr ai n i n g   f o r   r ea cto r   3 0 ˚ C     1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 C O D   C o n ce n t r a t i o n   ( m g / l ) D a t a Com parison  Be tw e e n Me asure d And P re dicte d         Effl ue nt CO D For Tra ining  Data  - Dy nam ic M ode l     M e a s u r e d   C O D P r e d i c t e d   C O D Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       Dyn a mic  Mo d ellin g   o f A ero b ic  Gra n u la r   S lu d g e  A r tifi cia l N eu r a l  N etw o r k  ( N u r a z iz a h   Ma h mo d )   1571       Fig u r e  2 .   Mo d el  p r e d ictio n   d u r in g   te s ti n g   f o r   r ea cto r   at  3 0 ˚ C       Fo r   r ea cto r   4 0 ˚ C ,   th e  m o d el  p r ed icted   f o r   C OD  d u r in g   tr ain in g   s tag e  g iv e  R ²  o f   9 4 . 2 %  an d   th e  MSE   o f   0 . 0 0 4   as  ill u s tr ated   in   Fi g u r e  3 .   I n   t h e  test i n g   m o d el,   t h e   p er f o r m a n ce   o f   R ²   i s   9 1 . 1 4 %  w it h   t h e  v al u e  o f   MSE   o f   0 . 0 0 6 2   as sh o w n   i n   Fi g u r e  4 .             Fig u r e  3 .   Mo d el  p r e d ictio n   d u r in g   tr ai n i n g   f o r   r ea cto r   at  4 0 ˚ C           Fig u r e  4 .   Mo d el  p r e d ictio n   d u r in g   te s ti n g   f o r   r ea cto r   at  4 0 ˚ C   1 2 3 4 5 6 7 8 9 50 60 70 80 90 100 110 120 C O D   C o n ce n t r a t i o n   ( m g / l ) D a t a Com parison  Be tw e e n Me asure d And P re dicte d      Efflu e nt CO D For Te sting  Data  - Dy nam ic M ode l     M e a s u r e d   C O D P r e d i c t e d   C O D 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 C O D   C o n ce n t r a t i o n   ( m g / l ) D a t a Com parison  Be tw e e n Me asure d And P re dicte d Efflu e nt CO D For Tra ining  Data  - Dy nam ic M ode l     M e a s u r e d   C O D P r e d i c t e d   C O D 1 2 3 4 5 6 7 8 9 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 C O D   C o n ce n t r a t i o n   ( m g / l ) D a t a     M e a s u r e d   C O D P r e d i c t e d   C O D Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E    Vo l.  7 ,   No .   3 ,  J u n e   2 0 1 7   :   1 5 6 8   –   1 5 7 3   1572   Fo r   r ea cto r   5 0 ˚ C ,   th e  p r ed icti o n   g iv e  R ²  o f   7 4 . 6 2 %  an d   M SE  o f   0 . 0 2 5 5   d u r in g   tr ain i n g   w h ile  in   test i n g ,   t h e  R ²  o f   8 9 . 6 4 % a n d   MSE   o f   0 . 0 0 7 7   w er e  ac h ie v ed   as d ep icted   in   Fig u r es 5   an d   6 ,   r esp ec tiv el y .           Fig u r e  5 .   Mo d el  p r e d ictio n   d u r in g   tr ai n i n g   f o r   r ea cto r   at  5 0 ˚ C           Fig u r e  6 .   Mo d el  p r e d ictio n   d u r in g   te s ti n g   f o r   r ea cto r   at  5 0 ˚ C       B ased   o n   th e  r esu lt  o b tain ed ,   d y n a m ic  n e u r al  n et w o r k   is   a b le  to   p r ed ict  th e  d y n a m ic  b e h av io u r   o f   A G S  at   t h r ee   d if f er e n t  co n d it i o n s   o f   te m p er atu r e.   Ho w e v er ,   as  th e   te m p er at u r e  g o es  h i g h er ,   th e  ac c u r ac y   o f   th e  p r ed ictio n   m o d el  s h o w e d   s o m e  d eter io r ated   s li g h tl y .   I t  s h o w ed   th at  th e  d y n a m i c  o f   A GS  b eh a v e   n o n li n ea r   a s   te m p er atu r e  in cr ea s es.  Mo r eo v er ,   t h e  s m all  a m o u n t  o f   s a m p le   d ata  u s ed   c o u ld   b e  o n e   o f   th e   r ea s o n s   f o r   m o d el  d eter io r atio n .   T h e  p r ed ictio n   p er f o r m a n ce s   o f   d y n a m ic  n eu r al   n et w o r k   f o r   t h e  t h r ee   te m p er atu r es a r e  s u m m ar ized   as sh o w n   i n   T ab le  1 .         T ab le  1 .   Dy n a m ic  n e u r al  n et wo r k   p r ed ictio n   p er f o r m a n ce s   o f   C O D  ef f l u en t   R e a c t o r   T r a i n i n g   T e st i n g   R ² (%)   M S E   R ² (%)   M S E   3 0 ˚ C   7 7 . 9 8   0 . 0 0 9 4   9 1 . 1 7   0 . 0 0 1 4   4 0 ˚ C   9 4 . 2 0   0 . 0 0 4 0   9 1 . 1 4   0 . 0 0 6 2   5 0 ˚ C   7 4 . 6 2   0 . 0 2 5 5   8 9 . 6 4   0 . 0 0 7 7       1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 50 100 150 200 250 300 350 400 C O D   C o n ce n t r a t i o n   ( m g / l ) D a t a Com parison  Be tw e e n Me asure d And P re dicte d Efflu e nt CO D For Tra ining  Data  - Dy nam ic M ode l     M e a s u r e d   C O D P r e d i c t e d   C O D 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 50 100 150 200 250 300 350 C O D   C o n ce n t r a t i o n   ( m g / l ) D a t a Com parison  Be tw e e n Me asure d And P re dicte d Efflu e nt CO D For Te sting  Data  - Dy nam ic M ode l     M e a s u r e d   C O D P r e d i c t e d   C O D Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       Dyn a mic  Mo d ellin g   o f A ero b ic  Gra n u la r   S lu d g e  A r tifi cia l N eu r a l  N etw o r k  ( N u r a z iz a h   Ma h mo d )   1573   4.   CO NCLU SI O N   T h e  d y n a m ic  n e u r al  n e t w o r k   m o d el s   ar e  s u cc ess f u ll y   p r ed icted   th e  ae r o b ic  g r an u lar   s l u d g e  SB R s   at   d if f er e n t  co n d itio n   o f   h i g h   te m p er at u r e.   D u e  to   th e   n o n li n e ar it y   b eh a v io u r   o f   AGS,   th e   m o d el   p r ed ictio n   f o r   C OD  s h o w ed   m in o r   d eter io r atio n   esp ec iall y   d u r i n g   h i g h   te m p er atu r e  ( 5 0 ˚ C ) .   T h is   c an   b e  i m p r o v ed   b y   co llectin g   m o r e  d ata  f o r   tr ai n in g   an d   test i n g   s ta g e s .   T h e  m o d els  f o r   d if f er en t  te m p er at u r e  ca n   b e  u s e f u l  f o r   p r ed ictio n   to o ls   in   w a s te w ater   tr ea t m e n t p lan t.          ACK NO WL E D G E M E NT S    T h e  au th o r s   w o u ld   li k e  to   t h an k   t h e  R esear ch   Un iv er s it y   Gr an t  ( GUP )   v o te  1 3 H7 0 ,   Un i v er s iti   T ek n o lo g i M ala y s ia  f o r   t h e  f i n an cial  s u p p o r t.       RE F E R E NC E S   [1 ]   M.  A h m a d ,   e t  a l. ,  “ In d u stria l  e ff lu e n t  q u a li ty ,   p o l lu ti o n   m o n it o rin g   a n d   e n v iro n m e n tal   m a n a g e m e n t ,”   En v iro n me n ta l  M o n it o rin g   a n d   A ss e ss m e n t ,  v o l/ issu e :  1 4 7 (1 - 3 ),   p p .   2 9 7 - 3 0 6 ,   2 0 0 8 .   [2 ]   S .   S .   A d a v ,   e t  a l .,  “ Hy d ra u li c   c h a ra c teristics   o f   a e ro b ic  g ra n u les   u sin g   siz e   e x c lu sio n   c h ro m a to g ra p h y ,”   Bi o tec h n o l .   Bi o e n g ,   v o l/ issu e :  99 (4 ) ,   p p .   7 9 1 – 7 9 9 ,   2 0 0 8 .   [3 ]   M .   K.  D .   Kre u k ,   e t  a l .,  “ S im u lt a n e o u s  COD ,   n it r o g e n ,   a n d   p h o sp h a te  re m o v a l  b y   a e ro b ic  g ra n u lar  slu d g e ,”   Bi o tec h n o l.   Bi o e n g ,   v o l/ issu e :  90 ( 6 ),   p p .   7 6 1 – 7 6 9 ,   2 0 0 5 .   [4 ]   Y.  L iu   a n d   J.  H.   T a y ,   “ S tate   o f   th e   a rt  o f   b i o g ra n u lati o n   tec h n o lo g y   f o r  w a ste wa ter  trea t m e n t ,”   Bi o tec h n o l.   Ad v . ,   v o l/ issu e :  2 2 (7 ),   p p .   5 3 3 – 5 6 3 ,  2 0 0 4 .   [5 ]   S u   K .  Z .   a n d   Yu   H .  Q. ,   “ F o rm a ti o n   a n d   c h a ra c teriz a ti o n   o f   a e ro b ic  g r a n u les   in   a   se q u e n c in g   b a tch   re a c to r  trea ti n g   so y b e a n - p ro c e ss in g   wa ste wa ter ,”   En v iro n   S c i  T e c h n o l ,  v o l.   39 ,   p p .   2 8 1 8 – 28 ,  2 0 0 5 .   [6 ]   D.  H.  Zi to m e r,   e t  al .,  “ T h e rm o p h il ic  a e ro b ic  g ra n u lar  b io m a ss   f o r  e n h a n c e d   se tt lea b il it y ,”   W a ter   Res . ,   v o l.   4 1 ,   p p .   819 – 8 2 5 ,  2 0 0 7 .   [7 ]   M.  El - M a n si  a n d   C.   Bry c e ,   “ F e r m e n tatio n   m icro b io lo g y   a n d   b io te c k n o lo g y ,”   1 st   e d it io n ,   P h i lad e lp h ia,  USA ,   T a y lo r  &   F ra n c is  In c ,  1 9 9 1 .   [8 ]   L .   Ro g e rs   a n d   F.  Do w la,  “ Op ti m iza ti o n   o f   g ro u n d w a ter  re m e d iati o n   u si n g   a rti f icia l  n e u ra l  n e t w o rk s  w it h   p a ra ll e l  so lu te t ra n s p o rt   m o d e ll in g ,”   W a te r R e so u rc e s R e se a rc h ,   v o l/ issu e :  3 0 ( 2 ),   p p .   4 5 7 - 4 8 1 ,  1 9 9 4 .   [9 ]   R.   H .  Nie lse n ,   “ Ko lm o g o ro v ’s  M a p p in g   Ne u ra l  Ne tw o rk   Ex ix ten c e   T h e o re m ,”   in   Pro c e e d in g s  o f   th e   Fi rs t  An n u a l   IEE E  In ter n a ti o n a l  J o in t   Co n fer e n c e   o n   Ne u ra l  Ne tw o rk s ,   S a n   Die g o ,   CA ,   p p .   1 1 - 14 , 1 9 8 7 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS         Nu ra z iza h   M a h m o d   re c e iv e d   h e r   B.   E n g .   Ho n s  (E lec tri c a l - Co n tr o l  a n d   I n stru m e n tatio n )   f ro m   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M a lay si a   in   2 0 1 1   t o   2 0 1 5 .   S h e   is  c u rre n tl y   w o rk in g   to wa rd   h e r  M S c   in   p ro c e ss   c o n tro l  a t  F a c u lt y   o f   El e c rica l  En g in e e rin g ,   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M a lay sia .   He r   cu rre n t  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   m e m b ra n e   f il tratio n   a n d   a p p li c a ti o n   o f   so f t  c o m p u ti n g   in   t h e   a re a   o f   p ro c e ss   m o d e li n g   a n d   c o n tr o l.       Ir.   Dr.  No r h a li z a   A b d u l  W a h a b   is  c u rre n tl y   a n   A ss o c iate   P ro f e ss o r  a t  Un iv e rsiti   T e k n o lo g i   M a la y sia   (U T M ).   S h e   is  c u rre n tl y   th e   He a d   D e p a rt m e n t  o f  Co n tro l  a n d   M e c h a tro n ics   En g in e e rin g   De p a rtme n t  a t  th e   F a c u lt y   o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   UT M .   S h e   c o m p lete d   h e r  P h D  in   El e c tri c a l  En g in e e rin g   m a jo r in g   in   Co n tr o l  in   Ju ly   2 0 0 9 .   S h e   is  a c ti v e l y   in v o lv e d   in   re se a rc h in g   a n d   tea c h in g   in   th e   f i e ld   o f   in d u strial  p ro c e ss   c o n tro l .   He r  e x p e rti se   is  in   m o d e ll in g   a n d   c o n tro l  o f   in d u str ial  p ro c e ss   p lan t.   Re c e n tl y   sh e   h a s  w o rk e d   p rim a ril y   o n   d if f e r e n t  ty p e s  o f   d o m e stic  a n d   in d u strial  w a ste wa ter  trea t m e n t  tec h n o l o g y   to w a rd s  o p ti m iza ti o n   a n d   e n e rg y   sa v in g   s y st e m .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.