Στην βιολογία, το περιβάλλον μπορεί να καθοριστεί σαν ενα σύνολο κλιματικών, βιοτικών, κοινωνικών και εδαφικών παραγόντων που δρουν σε έναν οργανισμό και καθορίζουν την ανάπτυξη και την επιβίωση του. Έτσι, περιλαμβάνει οτιδήποτε μπορεί να επηρεάσει άμεσα τον μεταβολισμό ή τη συμπεριφορά των ζωντανών οργανισμών ή ειδών, όπως το φως, ο αέρας, το νερό, το έδαφος και άλλοι παράγοντες. Δείτε επίσης το άρθρο για το φυσικό περιβάλλον και τη φυσική επιλογή.
Στην αρχιτεκτονική, την εργονομία και την ασφάλεια στην εργασία, περιβάλλον είναι το σύνολο των χαρακτηριστικών ενός δωματίου ή κτιρίου που επηρεάζουν την ποιότητα ζωής και την αποδοτικότητα, περιλαμβανομένων των διαστάσεων και της διαρρύθμισης των χώρων διαβίωσης και της επίπλωσης, του φωτισμού, του αερισμού, της θερμοκρασίας, του θορύβου κλπ. Επίσης μπορεί να αναφέρεται στο σύνολο των δομικών κατασκευών. Δείτε επίσης το άρθρο για το δομημένο περιβάλλον.
Στην ψυχολογία, περιβαλλοντισμός είναι η θεωρία ότι το περιβάλλον (με τη γενική και κοινωνική έννοια) παίζει μεγαλύτερο ρόλο από την κληρονομικότητα καθορίζοντας την ανάπτυξη ενός ατόμου. Συγκεκριμένα, το περιβάλλον είναι ένας σημαντικός παράγοντας πολλών ψυχολογικών θεωριών.
Στην τέχνη, το περιβάλλον αποτελεί κινητήριο μοχλό και μούσα εμπνέοντας τους ζωγράφους ή τους ποιητές. Σε όλες τις μορφές της Τέχνης αποτελεί έμπνευση και οι Καλές Τέχνες φανερώνουν την επιρροή οπού άσκησε σε όλους τους καλλιτέχνες με όποιο είδος Τέχνης κι αν ασχολούνται. Ο άνθρωπος μέσα στο περιβάλλον δημιουργεί Μουσική, Ζωγραφική, Ποίηση, Γλυπτική, χορό, τραγούδι, θέατρο, αλλά και όλες οι μορφές τέχνης έχουν άμεση έμπνευση από το περιβάλλον.

Δευτέρα 4 Σεπτεμβρίου 2017

Prediction of membrane fouling using artificial neural networks for wastewater treated by membrane bioreactor technologies: bottlenecks and possibilities

Abstract

Membrane fouling is a major concern for the optimization of membrane bioreactor (MBR) technologies. Numerous studies have been led in the field of membrane fouling control in order to assess with precision the fouling mechanisms which affect membrane resistance to filtration, such as the wastewater characteristics, the mixed liquor constituents, or the operational conditions, for example. Worldwide applications of MBRs in wastewater treatment plants treating all kinds of influents require new methods to predict membrane fouling and thus optimize operating MBRs. That is why new models capable of simulating membrane fouling phenomenon were progressively developed, using mainly a mathematical or numerical approach. Faced with the limits of such models, artificial neural networks (ANNs) were progressively considered to predict membrane fouling in MBRs and showed great potential. This review summarizes fouling control methods used in MBRs and models built in order to predict membrane fouling. A critical study of the application of ANNs in the prediction of membrane fouling in MBRs was carried out with the aim of presenting the bottlenecks associated with this method and the possibilities for further investigation on the subject.



from Enviromental via alkiviadis.1961 on Inoreader http://ift.tt/2eEBHci
Αναρτήθηκε από στις

Δεν υπάρχουν σχόλια:

Δημοσίευση σχολίου

Εγγραφή σε: Σχόλια ανάρτησης (Atom)