Magnetic Flocculation Treatment of Coal Mine Water and a Comparison of Water Quality Prediction Algorithms

In this study, laboratory-scale magnetic flocculation systems were set up and the optimal coagulant and flocculent dosage, magnetic seed immersion, pH, stirring intensity, and precipitation time were all evaluated. A total of 729 expansion reaction conditions were generated, and 700 of the expansion reaction conditions were used to train a back-propagation neural network (BPNN) and general regression neural network (GRNN). The other 29 conditions were used to verify the networks' regression ability. The optimum coagulant was poly-aluminum chloride at a dosage of 100mg/L; the optimum flocculent was anionic polyacrylamide at a dosage of 4mg/L; the optimum size of the magnetic seed was 200 mesh at a dosage of 1g/L; and the optimum stirring intensities were 300 r/min for the coagulation tank, 200 r/min for the mixing tank, and 100 r/min for the flocculation tank. Comparing BPNN and GRNN, the GRNN's regression performance better matched the relationship between the reaction conditions and results. ZusammenfassungIn dieser Studie wurden magnetische Flockungssysteme im Laborma ss stab eingerichtet. Als Prufbedingungen wurden die Dosierung des Fallungs-mittels, des Flockungsmittels, der pH-Wert der Losung mit den magnetischen Tragerpartikeln, die Ruhrintensitat und die Fallungszeit ausgewahlt. Basierend auf einzelnen Werten dieser Prufbedingungen wurden insgesamt 729 Versuchsbedingungen erzeugt. Fur das Training der Neuronalen Netze (Fehlerfortpflanzungsnetzwerk - BPNN und Regressionsnot signnetzwerk - GRNN) wurden 700 Versuchsbedingungen verwendet. Die ubrigen 29 Versuchsbedingungen wurden zur uberprufung der Eignung der neuronalen Netze genutzt. Folgende optimale Werte der Prufparameter wurden ermittelt: Polyaluminiumchlorid (PAC) als Fallungsmittel mit einer Dosierung von 100 mg/L; anionische Polyacrylamide (PAM) als Flockungsmittel mit einer Dosierung von 4 mg/L; eine Gitterweite von 200 Maschen fur die magnetischen Tragerpartikel und einer Dosierung von 1 g/L sowie eine Ruhrnot signgeschwindigkeit von 300 U/min fur den Fallungsreaktor, 200 U/min fur den Mischungsreaktor und 100 U/min fur den Flockungsbehalter. Zur Ermittlung der optimalen Parameter zeigte das GRNN von den neuronalen Netzen BPNN und GRNN eine bessere Regression im Vergleich zwischen den Versuchsbedingungen und den uberwachungsindezes. ResumenEn este estudio, se establecieron sistemas de floculacion magnetica a escala de laboratorio y se seleccionaron las dosis de coagulante, la dosis de floculante, el pH de inmersion de la semilla magnetica, la intensidad de agitacion y el tiempo de precipitacion como condiciones de inspeccion para determinar ciertos niveles. Sobre la base de ciertos niveles, se generaron un total de 729 condiciones de reaccion de expansion y se utilizaron 700 de las condiciones de reaccion de expansion para entrenar la red neuronal de propagacion hacia atras (BPNN) y la red neuronal de regresion general (GRNN). Las otras 29 condiciones se utilizaron para verificar la capacidad de regresion de la red. El coagulante optimo fue policloruro de aluminio (PAC) y la dosis fue de 100 mg/L, el floculante optimo fue poliacrilamida anionica (PAM anionica) y la dosis fue de 4 mg/L, el tamano optimo de la semilla magnetica fue de 200 mesh y la dosis fue de 1 g/L, las velocidades de agitacion optimas fueron 300 rpm para el tanque de coagulacion, 200 rpm para el tanque mixto y 100 rpm para el tanque de floculacion. Para los parametros optimos de BPNN y GRNN, GRNN tuvo un mejor rendimiento de regresion al hacer coincidir la relacion entre las condiciones de reaccion y el indice de monitoreo.