تطوير نظام متقدم لمعالجة المخاوف البيئية بمياه الصرف الصحي.. مستقبل أنظف وأكثر استدامة

حقق باحثون من جامعة الملك خالد تقدمًا كبيرًا في معالجة المخاوف البيئية المتعلقة بصناعة النفط من خلال تطوير نظام متقدم لمعالجة مياه الصرف الصحي.

قام الفريق، بقيادة الدكتور عاطف الجري، بنشر نتائجهم مؤخرًا في مجلة PeerJ Life & Environment .

تولد صناعة النفط كميات كبيرة من مياه الصرف الصحي التي يمكن أن تضر بالبيئة إذا لم تتم معالجتها بشكل صحيح. ولمعالجة هذه المشكلة، ركز الباحثون على طريقة تسمى التخثير الكهربائي، والتي أظهرت نتائج واعدة في إزالة الملوثات الضارة المعروفة باسم الطلب الكيميائي للأكسجين (COD) من مياه الصرف الصحي في مصافي النفط.

تأثير كبير على مجال معالجة مياه الصرف الصحي

ومن المتوقع أن يكون لنتائج الدراسة تأثير كبير على مجال معالجة مياه الصرف الصحي في صناعة النفط، مما يساهم في مستقبل أنظف وأكثر استدامة.

تم نشر المقال البحثي الكامل بعنوان “تحسين نظام معالجة مياه الصرف الصحي في صناعة النفط واقتراح الارتباطات التجريبية لإزالة الطلب على الأكسجين الكيميائي باستخدام التخثير الكهربي والتنبؤ بأداء النظام عن طريق الشبكة العصبية الاصطناعية ” في PeerJ Life & Environment .

ومن خلال سلسلة من التجارب، حدد الفريق أفضل الظروف لإزالة COD بشكل فعال. لقد اختبروا عوامل مختلفة، مثل كثافة التيار، ومستويات الأس الهيدروجيني، وتركيز COD، ومساحة سطح القطب، وتركيز الملح.

أظهرت النتائج أن إزالة COD الأمثل حدثت عند كثافة تيار تبلغ 24 مللي أمبير/سم 2، ومستوى الأس الهيدروجيني 8، وتركيز COD 500 مجم/لتر، ومساحة سطح القطب 25.26 سم 2 ، وتركيز الملح 0.5 جم/لتر.

التخثير الكهربي

تشير هذه النتائج إلى أن التخثير الكهربي يمكنه معالجة مياه الصرف الصحي بكفاءة وإزالة ملوثات COD الضارة.

بالإضافة إلى ذلك، طور الباحثون نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN)، وهو نوع من تكنولوجيا التعلم الآلي، للتنبؤ بإزالة COD من مياه الصرف الصحي في صناعة النفط .

أثبت نموذج ANN أنه دقيق للغاية، حيث بلغ متوسط ​​الخطأ المطلق 1.12% فقط ومعامل تحديد قدره 0.99.

يشير هذا إلى أن نموذج ANN يمكن أن يكون أداة قيمة للتنبؤ بشكل موثوق بإزالة COD في سيناريوهات العالم الحقيقي، مما يوفر نهجًا أكثر كفاءة واستدامة لمعالجة مياه الصرف الصحي.