2. Головна
  3. АРХІВ НОМЕРІВ
  4. 2021 рік
  5. Том 43, № 4 (2021)
  6. c. 89-102

Апаратно-програмний комплекс для визначення заліза в коагулянті на основі спектрофотометричного аналізу

А.П. Сафоник 1, д-р техн. наук, І.М. Грицюк 1,
М.М. Міщанчук 1, І.В. Ільків 2, аспірант

1 Національний університет водного господарства та природокористування
  Україна, 33028, Рівне, вул.. Соборна, 11
  тел. +38 (0362) 633209; e-mail:Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.;
  Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.; Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.
2 Рівненський державний гуманітарний університет
  Україна, 33000, Рівне, вул. Степана Бандери, 12
  тел. +38 (0362) 263715; e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Èlektron. model. 2021, 43(4):89-102
https://doi.org/10.15407/emodel.43.04.089

АНОТАЦІЯ

Розглянуто методи визначення коагулянту під час процесу електрокоагуляції. Створено експериментальну лабораторну установку для дослідження процесів фотометричного ана­лізу, принцип роботи якої ґрунтується на визначенні кольору та інтенсивності світла в режимі реального часу. На основі спектрофотометричного аналізу розроблено штучну нейронну мережу (ANN) для визначення коагулянту Fe в режимі реального часу. Отримані зна­чен­ня червоного, зеленого та синього (RGB) кольорів ANN конвертує в кольо­ровий простір HSL, в якому вони перетворюються в значення концентрації Fe. Розроблено програмне забезпечення для визначення концентрації заліза в коагулянті із використанням штучного інтелекту, яке являє собою веб-додаток, що відображає параметри кольору коагулянту, виз­наченої кон­центрації заліза в коагулянті, а також зберігає історію всіх вимірювань у базі даних. Під час навчання ANN різними методами підібрано оптимізатор для відповідного процесу, середньоквадратичне відхилення якого становить 6,91%.

КЛЮЧОВІ СЛОВА:

штучна нейронна мережа, коагулянт, інтелектуальна інфор­мА­ційна система, спектрофотометричний аналіз.

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

  1. Iqbal Z., Bjorklund R. B. Colorimetric analysis of water and sand samples performed on a mobile phone // Talanta, 2011, 84(4), pp. 1118—1123. https://doi.org/10.1016/j.talanta. 2011.03.016.
  2. Heidari-Bafroui H., Ribeiro B., Charbaji A. et al. Portable infrared lightbox for improving the detection limits of paper-based phosphate devices // Measurement, 2021, Vol. 173, March. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2020.108607.
  3. Suliman M.S., Ali M.S. Development of Colorimetric Analysis for Determination the Concentration of Oil in Produce Water // International Journal of Engineering and Infor­mation Systems (IJEAIS), 2017, 1 (5), pp. 9—13. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01571284/document.
  4. Place B.J. Activity Analysis of Iron in Water Using a Simple LED Spectrophotometer // Anal Sci, 2013, 29(6), pp. 677—680. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/ PMC6522128/
  5. Green Determination of Total Iron in Water by Digital Image Colorimetry. Prinya Ma­sawat, Analytical Letters, 2016, May, 50(1). https://doi.org/10.1080/00032719.2016. 1174869.
  6. Summer A. Determination of Iron Content in Water. Sreenivasareddy Governors State University OPUS Open Portal to University Scholarship — 2017.
  7. Firdausa M.L., Alwib W., Trinoveldib F. et al.Determination of Chromium and Iron Using Digital Image-based Colorimetry // Procedia Environmental Sciences, 2014, Vol. 20, pp. 298— https://doi.org/10.1016/j.proenv.2014.03.037
  8. Barros J.A. V.A., de Oliveira F.M., de O. Santos G. et al. Digital Image Analysis for the Colorimetric Determination of Aluminum, Total Iron, Nitrite and Soluble Phosphorus in Waters // Analytical Letters, 2017, Vol. 50, Issue 2, pp. 414—430. https://doi.org/ 10.1080/00032719.2016.1182542
  9. Ribas T.C.F., Mesquita R. B.R., Moniz T. et al. Greener and wide applicability range flow-based spectrophotometric method for iron determination in fresh and marine water // Talanta, 2020, Vol. 216, 15 August. https://doi.org/10.1016/j.talanta.2020.120925
  10. de Oliveira e Silva A.F., de Castro W.V., Pereira de Andrade F. Development of spectropho­tometric method for iron determination in fortified wheat and maize flours // Food Chemistry, 2018, Vol. 242, pp. 205— https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2017. 08.110.
  11. Alberti G., Emma G., Colleoni R. et al. Simple solid-phase spectrophotometric method for free iron(III) determination. //Arabian Journal of Chemistry, 2019, Vol. 12, Issue 4, pp. 573—579. https://doi.org/10.1016/j.arabjc.2014.08.017.
  12. Zarei K., Atabati M., Malekshabani Z. Simultaneous spectrophotometric determination of iron, nickel and cobalt in micellar media by using direct orthogonal signal correction-partial least squares method // Analytica Chimica Acta, 2006, Vol. 556, Issue 1, pp. 247—254. https://doi.org/10.1016/j.aca.2005.06.051
  13. Yongnian Ni., Huang Ch., Kokot S. Simultaneous determination of iron and aluminium by differential kinetic spectrophotometric method and chemometrics. // Analytica Chimica Acta, 2007, Vol. 599, Issue 2, pp. 209—218. https://doi.org/10.1016/j.aca.2007.08.005.
  14. LoraineMartell-BonetRobert H.Byrne. Characterization of the nonlinear salinity depen­dence of glass pH electrodes: A simplified spectrophotometric calibration procedure for potentiometric seawater pH measurements at 25 °C in marine and brackish waters: 0.5 ≤ S ≤ 36. https://doi.org/10.1016/j.marchem.2020.103764

САФОНИК Андрій Петрович, д-р техн. наук, професор кафедри автоматизації і комп’ютерно-інтегрованих технологій навчально-наукового Інституту Автоматики, кібернетики та обчислюваної техніки Національного університету водного господарства та природокористування. В 2004 р. закінчив Рівненський державний гуманітарний університет. Область наукових досліджень — моделювання та автоматизація при­родніх, технологічних і техногенних процесів та систем.

ГРИЦЮК Іванна Михайлівна, асистент кафедри комп’ютерних наук та прикладної математики навчально-наукового Інституту Автоматики, кібернетики та обчислю­ваної техніки Національного університету водного господарства та природокорис­тування, котрий закінчила в 2020 р. Область наукових досліджень — моделювання та автоматизація природніх, технологічних і техногенних процесів та систем.

МІЩАНЧУК Максим Миколайович, студент кафедри автоматизації і комп’ютерно-інтегрованих технологій навчально-наукового інституту Автоматики, кібернетики та обчислюваної техніки Національного університету водного господарства та природо­користування. Область наукових досліджень — моделювання та автоматизація при­родніх, технологічних і техногенних процесів та систем.

ІЛЬКІВ Ігор Васильович, аспірант кафедри вищої математики Рівненського державно­го гуманітарного університету. В 2016 р. закінчив Львівський національний універси­тет ім. Івана Франка. Область наукових досліджень — моделювання природніх, техно­логічних і техногенних процесів та систем.

Повний текст: PDF