تصفیه خانه کوت امیر

هدف : در سال های اخیر، بهره برداری بهینه از تصفیه خانه های آب با چالش های متعددی از جمله نوسانات کیفیت آب، افزایش هزینه های عملیاتی و نیاز به تصمیم گیری سریع و هوشمند مواجه شده است. در این راستا، استفاده از فناوری های نوین مدیریت دانش، داده کاوی و هوش مصنوعی به عنوان ابزارهای توانمند برای بهینه سازی فرایندهای عملیاتی اهمیت یافته است. هدف این پژوهش، ارزیابی تأثیر الگوریتم های یادگیری ماشین بر بهینه سازی عملکرد تصفیه خانه کوت امیر اهواز با تأکید بر نقش مدیریت دانش بوده است. روش پژوهش : این پژوهش از نوع کاربردی و با رویکرد داده محور انجام شده است. جامعه پژوهش شامل بیش از 40,000 رکورد داده های واقعی ثبت شده طی پنج سال از پارامترهای کیفی و عملیاتی تصفیه خانه کوت امیر بود. داده ها پس از گردآوری، پیش پردازش و نرمال سازی شدند و در قالب دو مجموعه آموزشی (%70) و آزمون (%30) مورد استفاده قرار گرفتند. سه مدل یادگیری ماشین شامل شبکه عصبی مصنوعی (ANN)، جنگل تصادفی (RF) و ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای پیش بینی کیفیت آب و بهینه سازی مصرف مواد شیمیایی مورد ارزیابی قرار گرفتند. از برنامه نویسی Python و نرم افزارهای SPSS و Excel برای تحلیل و مدل سازی داده ها استفاده شد. یافته ها : نتایج ارزیابی مدل ها نشان داد که مدل شبکه عصبی مصنوعی با دقت ۹۴.۷ درصد و شاخص تعیین ۰.۹۱، بهترین عملکرد را در پیش بینی تغییرات کیفیت آب داشته است. مدل جنگل تصادفی نیز با دقت ۹۲.۱ درصد و شاخص تعیین ۰.۸۸، توانایی بالایی در شناسایی الگوهای پیچیده کیفیت آب نشان داد. مدل ماشین بردار پشتیبان با دقت ۸۹.۳ درصد و خطای بالاتر، عملکرد کمتری داشت. پیاده سازی مدیریت دانش با استفاده از این مدل ها منجر به پیش بینی بهبود کیفیت آب خروجی و چگونگی تسهیل انتقال دانش عملیاتی به اپراتورها می گردد. نتیجه گیری : نتایج نشان می دهد که ادغام مدیریت دانش و یادگیری ماشین، راهکاری مؤثر برای بهینه سازی عملکرد تصفیه خانه های آب است و می تواند به عنوان الگویی برای سایر تأسیسات مشابه مورد استفاده قرار گیرد. بهره گیری از فناوری های نوین، می تواند در پیش بینی و انتقال دانش در سازمان های داده محور مؤثر باشد.