Si descrive come diverse tecniche di intelligenza artificiale possano essere utilizzate per la realizzazione di un sistema esperto modulare, finalizzato al controllo automatico e al supporto alle decisioni per la gestione di un impianto pilota di trattamento reflui di tipo SBR, alimentato con refluo reale. Usando una rete neurale di tipo SOM il sistema è stato addestrato con una adeguata casistica di segnali di riferimento. Tecniche di statistica bayesiana hanno permesso di associare una semantica agli stimoli appresi. Infine, utilizzando il formalismo dei linguaggi logici, si sono introdotti i legami tra i simboli, permettendo di dedurre le informazioni adeguate in tempo reale durante il funzionamento in linea. Con l’integrazione di questi strumenti il sistema può descrivere lo stato osservato ed eventualmente agire nella gestione sulla base di informazioni adeguate.

Tecniche di intelligenza artificiale per la gestione e il controllo di impianti di depurazione. Caso di studio: SBR in scala pilota alimentato con refluo reale / Bragadin G.L.; Grilli S.; Luccarini L.; Mancini M.; Mello P.; Sottara D.. - STAMPA. - (2006), pp. 106-111. (Intervento presentato al convegno ECOMONDO 10^ Fiera Internazionale del Recupero di Materia ed Energia e dello Sviluppo Sostenibile. tenutosi a Rimini nel 8-11 novembre 2006).

Tecniche di intelligenza artificiale per la gestione e il controllo di impianti di depurazione. Caso di studio: SBR in scala pilota alimentato con refluo reale.

BRAGADIN, GIANNI;MANCINI, MAURIZIO;MELLO, PAOLA;SOTTARA, DAVIDE
2006

Abstract

Si descrive come diverse tecniche di intelligenza artificiale possano essere utilizzate per la realizzazione di un sistema esperto modulare, finalizzato al controllo automatico e al supporto alle decisioni per la gestione di un impianto pilota di trattamento reflui di tipo SBR, alimentato con refluo reale. Usando una rete neurale di tipo SOM il sistema è stato addestrato con una adeguata casistica di segnali di riferimento. Tecniche di statistica bayesiana hanno permesso di associare una semantica agli stimoli appresi. Infine, utilizzando il formalismo dei linguaggi logici, si sono introdotti i legami tra i simboli, permettendo di dedurre le informazioni adeguate in tempo reale durante il funzionamento in linea. Con l’integrazione di questi strumenti il sistema può descrivere lo stato osservato ed eventualmente agire nella gestione sulla base di informazioni adeguate.
2006
Ambiente: tecnologie, controlli e certificazioni per il recupero e la valorizzazione di materiali ed energie.
106
111
Tecniche di intelligenza artificiale per la gestione e il controllo di impianti di depurazione. Caso di studio: SBR in scala pilota alimentato con refluo reale / Bragadin G.L.; Grilli S.; Luccarini L.; Mancini M.; Mello P.; Sottara D.. - STAMPA. - (2006), pp. 106-111. (Intervento presentato al convegno ECOMONDO 10^ Fiera Internazionale del Recupero di Materia ed Energia e dello Sviluppo Sostenibile. tenutosi a Rimini nel 8-11 novembre 2006).
Bragadin G.L.; Grilli S.; Luccarini L.; Mancini M.; Mello P.; Sottara D.
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