Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Other Title (Parallel Title in Other Language of ETD)

Alum dosage prediction for water treatment system of provincial waterworks authority, Udonthani using data mining software

Year (A.D.)

2019

Document Type

Thesis

First Advisor

เพ็ชรพร เชาวกิจเจริญ

Faculty/College

Faculty of Engineering (คณะวิศวกรรมศาสตร์)

Department (if any)

Department of Environmental Engineering (ภาควิชาวิศวกรรมสิ่งแวดล้อม)

Degree Name

วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต

Degree Level

ปริญญาโท

Degree Discipline

วิศวกรรมสิ่งแวดล้อม

DOI

10.58837/CHULA.THE.2019.1289

Abstract

งานวิจัยนี้เป็นการประยุกต์ใช้โปรแกรม RapidMiner V.9.2 ใช้ทำนายปริมาณสารส้มที่ใช้ในระบบผลิตน้ำประปาของการประปาส่วนภูมิภาคสาขาอุดรธานี โดยข้อมูลอินพุต 4 ตัวแปร คือ ความเป็นกรด-ด่างของน้ำดิบ ความขุ่นของน้ำดิบ ความเป็นกรด-ด่างของน้ำก่อนกรอง และความขุ่นของน้ำก่อนกรอง ข้อมูลเอาต์พุต คือ ปริมาณสารส้ม ในการสร้างแบบจำลองใช้ข้อมูลตั้งแต่ตุลาคม 2556 ถึงเมษายน 2561 จำนวน 4,029 ชุด ใช้ทฤษฎี 6 ทฤษฎี ดังนี้ W-LinearRegression W-MultilayerPerceptron W-REPTree W-M5P W-M5Rules และ Gradient Boosted Tree (GBT) และทดลองทั้งหมด 24 รูปแบบ เพื่อหาแบบจำลองที่ดีที่สุดในแต่ละรูปแบบ จากนั้นตรวจสอบแบบจำลองโดยใช้ข้อมูลชุดเดิมที่ใช้สร้างแบบจำลองและข้อมูลตั้งแต่พฤษภาคม 2561 ถึงเมษายน 2562 จำนวน 1,089 ชุด นอกจากนี้นำมาประยุกต์ใช้ลดปริมาณการใช้สารส้ม การวิเคราะห์ความอ่อนไหว จากการทดลองสรุปได้ว่า แบบจำลองที่สามารถใช้ในแต่ละรูปแบบได้ มีทั้งหมด 10 แบบจำลอง ซึ่งแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพที่ดีที่สุด คือ แบบจำลองที่ 8 ใช้ในโรงผลิตน้ำบ้านนิคมในช่วงฤดูร้อนเท่านั้น โดยใช้ทฤษฎี GBT ได้ค่า RMSE เท่ากับ 2.049 ค่า MAE เท่ากับ 1.264 เมื่อนำแบบจำลองทั้ง 10 แบบจำลองมาใช้งาน พบว่า แบบจำลองที่ 1 5 6 และ 7 ใช้ในโรงผลิตน้ำบ้านถ่อน แบบจำลองที่ 2 8 และ 9 ใช้ในโรงผลิตน้ำบ้านนิคม แบบจำลองที่ 3 และ 10 ใช้ร่วมทั้งโรงผลิตน้ำบ้านถ่อนและบ้านนิคม และแบบจำลองที่ 4 ใช้ได้ทั้ง 3 โรงผลิตน้ำเฉพาะฤดูร้อน เมื่อนำมาประยุกต์ใช้ลดปริมาณการใช้สารส้ม พบว่า แบบจำลองที่ลดปริมาณการใช้สารส้มได้มากที่สุด คือ แบบจำลองที่ 5 และ 7 ใช้ร่วมกันในโรงผลิตน้ำบ้านถ่อน ลดได้ร้อยละ 21.69 ต่อปี หรือ 243,230 บาทต่อปี และตัวแปรที่มีความอ่อนไวต่อแบบจำลองมากที่สุด คือ ค่าความเป็นกรด-ด่างของน้ำดิบ ค่าความขุ่นของน้ำดิบ และค่าความเป็นกรด-ด่างของน้ำก่อนกรอง

Other Abstract (Other language abstract of ETD)

This research applied RapidMiner V.9.2 for alum dosage prediction in water supply system of PWA, Udonthani. The input parameter were pH and turbidity of raw water, pH and turbidity of pre-filtered water. The output parameter was alum dosage. Modeling used data from October 2004 to April 2018 that collected 4,029 records. The used theories were W-LinearRegression W-MLP W-REPTree W-M5P W-M5Rules and GBT. All 24 scenarios of experiment for finding the best model each scenario. After that model was verified by original data and the data from May 2018 to April 2019 that collected 1,089 records. In addition, applied to reduce the alum dosage and sensitivity analysis. The experimental result showed that there were 10 model which were practical. The best performance model was model 8 at Bannikom WTP in summer by using GBT theory that its result showed 2.049 in RMSE and 1.264 in MAE. When using all 10 models, it was found model 1 5 6 and 7, used for Banthon WTP. Model 2 8 and 9 were used for Bannikom WTP. Model 3 and 10 were used in both Banthon and Bannikom WTP ,and model 4 was used for all 3 WTP in summer. The best model applying to reduce alum dosage, it was found in model 5 and 7 were used for Banthon WTP to reduce 21.69 percent per year or 243,230 baht per year. The input parameter affected the most sensitive models were pH and turbidity of raw water ,and pH of pre-filtered water.

Share

COinS
 
 

To view the content in your browser, please download Adobe Reader or, alternately,
you may Download the file to your hard drive.

NOTE: The latest versions of Adobe Reader do not support viewing PDF files within Firefox on Mac OS and if you are using a modern (Intel) Mac, there is no official plugin for viewing PDF files within the browser window.