This article aims to optimize the nitrogen removal of a sequencing batch reactor (SBR) through the use of the activated sludge model and iterative dynamic programming (IDP). Using a minimum batch time and a maximum nitrogen removal for minimum energy consumption, a performance index is developed on the basis of minimum area criteria for SBR optimization. Choosing area as the performance index makes the optimization problem simpler and a proper weighting in the performance index makes it possible to solve minimum time and energy problem of SBR simultaneously. The optimized results show that the optimal set-point of dissolved oxygen affects both the total batch time and total energy cost. For two different influent loadings, IDP-based SBR optimizations suggest each supervisory control of batch scheduling and set-point trajectory of dissolved oxygen (DO) concentration, and can save 20% of the total energy cost, while meeting the treatment requirements of COD and nitrogen. Moreover, it shows that the re-optimization of IDP within a batch can solve the modelling error problem due to the influent loading changes, or the process faults.
The main purpose of this article is a complex hyperthermia applicator system design for treatment of head and neck region. The applicator system is composed of four waveguides with a stripline horn aperture and circular water bolus. The specific absorption rate (SAR) and temperature distribution from this applicator in various numerical phantom models was investigated. For used targets, the treatment planning based on the optimization process made through the SEMCAD X software is added to show the steering possibilities of SAR and thereby temperature distribution. Using treatment planning software, we proved that the SAR and temperature distribution can be effectively controlled (by amplitude and phase changing) improving the SAR and temperature target coverage approximately by 20 %. For the proposed applicator system analysis and quantitative evaluation of two parameters 25 % iso-SAR and $41^{\circ}C$ iso-temperature contours in the treatment area with the respect to sensitive structures in treatment area were defined. To verify our simulation results, the real measurement of reflectivity coefficient as well as the temperature distribution in a homogenous phantom were performed.
This study reports for the first time the application of electrocoagulation (EC) from laboratory to pilot scales for the treatment of printing wastewater, a hazardous waste whose treatment and disposal are strictly regulated. The wastewater was taken from three real printing companies with strongly varying characteristics. The treatment process was performed in the laboratory for operational optimization and then applied in the pilot scale. The weight loss of the electrode and the generation of sludge at both scales were compared. The results show that the raw wastewater should be diluted before EC treatment if its COD is higher than about 10,000 mg/L. Pilot scale removal efficiencies of COD and color were slightly lower compared to those obtained from the laboratory scale. At pilot scale, the effluent CODs removal efficiency was 81.9 - 88.9% (final concentration of 448 - 992 mg/L) and color removal efficiency was 95.8 - 98.6% (final level of 89 - 202 Pt-Co) which proved the feasibility of EC treatment as an effective pre-treatment method for printing wastewater as well as other high colored and hard-biodegradable wastewaters.
Membrane distillation (MD), which can utilize low-grade thermal energy, has been extensively studied for desalination. By incorporating solar thermal energy, the solar membrane distillation desalination system (SMDDS) is a potential technology for resolving the energy and water resource problems. Small-scale SMDDS (s-SMDDS) is an attractive and viable option for the production of fresh water for small communities in remote arid areas. The minimum-cost design and operation of s-SMDDS are determined by a systematic method, which involves a pseudo steady state approach for equipment sizing and the dynamic optimization using overall system mathematical models. The s-SMDDS employing three MD configurations, including the air gap (AGMD), direct contact (DCMD) and vacuum (VMD) types, are optimized. The membrane area of each system is $11.5m^2$. The AGMD system operated for 500 kg/day water production rate gives the lowest unit cost of $5.92/m^3$. The performance ratio and recovery ratio are 0.85 and 4.07%, respectively. For the commercial membrane employed in this study, the increase of membrane mass transfer coefficient up to two times is beneficial for cost reduction and the reduction of membrane heat transfer coefficient only affects the cost of the DCMD system.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.3
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pp.513-521
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2017
Robust optimal operation of a microgrid is required since the increase of the penetration level of renewable generators in the microgrid raises uncertainty due to their intermittent power output. In this paper, an application of probabilistic optimization method to economical operation of a microgrid is studied. To simplify the treatment of the uncertainties of renewable generations and load, the new 'band of virtual equivalent load variation' is introduced considering their uncertainties. A simplified robust optimization methodology to generate the scenarios within the band of virtual equivalent load variation and to obtain the optimal solution for the worst scenario is presented based on Monte Carlo method. The microgrid to be studied here is composed of distributed generation system(DGs), battery systems and loads. The distributed generation systems include combined heat and power(CHP) and small generators such as diesel generators and the renewable energy generators such as photovoltaic(PV) systems and wind power systems. The modeling of the objective function for considering interruption cost by the penalty function is presented. Through the case study for a microgrid with uncertainties, the validity of proposed robust optimization methodology is evaluated.
In order to make reasonable design for the improvement of comprehensive mechanical properties of RAFM steels, the design system with both machine learning and high-throughput optimization algorithm was established. As the basis of the design system, a dataset of RAFM steels was compiled from previous literatures. Then, feature engineering guided random forests regressors were trained by the dataset and NSGA II algorithm were used for the selection of the optimal solutions from the large-scale solution set with nine composition features and two treatment processing features. The selected optimal solutions by this design system showed prospective mechanical properties, which was also consistent with the physical metallurgy theory. This efficiency design mode could give the enlightenment for the design of other metal structural materials with the requirement of multi-properties.
Solid waste management (SWM) is one of the poorly rendered services in developing countries - limited resources, increasing population, rapid urbanization and application of outdated systems leads to inefficiency. Lack of proper planning and inadequate data regarding solid waste generation and collection compound the SWM problem. Decision makers need to formulate solutions that consider multiple goals and strategies. Given the large number of available options for SWM and the inter-relationships among these options, identifying SWM strategies that satisfy economic or environmental objectives is a complex task. The paper develops a mathematical model for a municipal Integrated SWM system, taking into account waste generation rates, composition, transportation modes, processing techniques, revenues from waste processing, simulating waste management as closely as possible. The constraints include those linking waste flows and mass balance, processing plants capacity, landfill capacity, transport vehicle capacity and number of trips. The linear programming model integrating different functional elements was solved by LINGO optimization software and various possible waste management options were considered during analysis. The model thus serves as decision support tool to evaluate various waste management alternatives and obtain the least-cost combination of technologies for handling, treatment and disposal of solid waste.
To reduce extensive energy costs of the internal recycling for the purpose of denitrification in the advanced wastewater treatment, a post-treatment process using an electro-coagulation to treat nitrate in the secondary effluents is evaluated in this study. Removals of phosphorus and organics in the secondary effluents by the electro-coagulation were also evaluated to propose an alternative advanced wastewatert treatment process. A series of experiments of the electro-coagulation were carried out with the following 4 different samples: synthetic solution containing nitrate only, synthetic solution containing nitrate as well as phosphorus, secondary effluents from activated sludge cultivated in laboratory, and secondary effluents from real wastewater treatment plants. Removals of nitrate and phosphorus in the synthetic solution were 30 and 97 % respectively, which verified the feasibility of the process. Removals of nitrate, phosphorus and COD in the secondary effluents from the cultivated sludge in laboratory were 49, 90 and 19 % respectively. Removal efficiency of the total nitrogen, nitrrate, phosphorus and COD in the secondary effluent from real wastewater treatment plant were 50, 61, 98 and 80 % respectively. The removal of the total nitrogen was less than the nitrate as expected, which is due to the formation of ammonia nitrogen in the cathode. But the proposed scheme could be an energy saving and alternative process for the advanced wastewater treatment if further studies for the process optimization are carried out.
The purpose of this study was to analyze water treatment characteristics, including the efficiency of removing algae from water purification plants, by installing a demonstration facility for decontamination of algae, including natural algae remover injection equipment, in the water purification plant. Jar-test showed that the optimum injection of natural decontaminant was 20 mg/L. Of the water contaminant treatment efficiency of the intake and water purification plants, Chl-a averaged 74.0% elimination efficiency from $5.0mg/m^3$ to $1.3mg/m^3$ and the maximum treatment efficiency was 91.5% removal efficiency when the inflow concentration of Chl-a was $11.8mg/m^3$. In addition, 51.2% and 47.1% of the taste and odor indicator items, geosmin and 2-MIB, resulted from the overgrowth and decaying of algae, respectively, to identify toxic substances and odor reduction effects. In addition, elimination efficiencies of SS and Turbidity materials were higher than 70.0%. In the injection of natural algae remover, no effects such as sudden changes in water quality due to secondary reactions were found, and appropriate levels were maintained under water treatment conditions.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.11
no.1
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pp.87-110
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1985
This paper presents optimum policy of water supply distribution of the Osaka Prefecural Waterworks System located in the midwest of Japanese Islands. Owing to the ever increasing demand for water, the Osaka Prefectural Government endeavors to expand potable and industrial water distribution system to satisfy the growing water demand of the constituents under its jurisdiction. In this regard, the paper discusses a problem of establishing an efficient and effective water distribution system. The criteria to be considered are stability of water level at the reservoirs, stability of flow in the network, and the water treatment and distribution cost. These objective functions may be combined to form a multiple objective optimization problem or may be used independently and formulated into single objective optimization problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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