Journal of Environmental Health Engineering
مجله مهندسی بهداشت محیط
jehe
Medical Sciences
http://jehe.abzums.ac.ir
1
admin
2383-3211
2588-4239
10.61186/jehe
fa
jalali
1399
8
1
gregorian
2020
11
1
8
1
online
1
fulltext
fa
اولویت بندی سناریوهای حذف ترکیبات آلی فرار از واحدهای R.O.P پالایشگاه نفت با استفاده از مدل شبکه عصبی مصنوعی
(مطالعه موردی: پالایشگاه نفت آبادان)
Prioritization of Air Pollutant Removal (VOC) Scenarios from Refinery R.O.P Units Using Artificial Neural Network Model (Case Study: Abadan Oil Refinery)
تخصصي
Special
پژوهشي
Research
<div style="border-top:solid windowtext 1.0pt;border-left:none;border-bottom:solid windowtext 1.0pt;border-right:none;padding:1.0pt 0cm 1.0pt 0cm;margin-right:42.55pt;margin-left:42.55pt;"><strong><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;">مقدمه و اهداف: </span></span></strong><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;">نفت در بسیاری از صنایع اهمیت حیاتی دارد و مهم ترین منبع تامین انرژی در سطح بین المللی است و 32 درصد منبع تامین انرژی در اروپا و آسیا و بیش از 53 درصد در خاورمیانه را تشکیل میدهد. با توجه به جایگاهی که صنایع پتروشیمی امروزه پیدا کرده اند نباید از صدمات آن بر سلامت انسان و محیط زیست غافل بود. امروزه پالایشگاهها میلیونها پوند آلاینده در هوا منتشر میکنند که خطری جدی بر سلامت انسان و محیط زیست محسوب میگردد و کیفیت زندگی افراد مجاور جوامع صنعتی را با آسیبهای جدی رو به رو میکند. لذا در این پژوهش با بهره گیری از منطق و الگوریتم بکار رفته در مدل شبکهی عصبی مصنوعی، به اولویتبندی وزنی استراتژیها و پیشبینی شرایط آتی حاکم بر طرح، پرداخته است و در نهایت رتبه بندی نهایی با مدل </span></span><span dir="LTR"><span style="font-family:Times New Roman,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">TOPSIS</span></span></span><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;"> صورت پذیرفت</span></span><span dir="LTR"><span style="font-family:Times New Roman,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">.</span></span></span><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;"></span></span><br>
<strong><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;">روش کار: </span></span></strong><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;">در این پژوهش، سنجش آلایندههای هوا با روش کروماتوگرافی گازی بود و با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی </span></span><span dir="LTR"><span style="font-family:Times New Roman,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">ANN (Artificial Neural Networks)</span></span></span><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;"> به بررسی اولویت بندی سناریوهای حذف آلایندههای آلی فرار از واحد تصفیه پساب نفتی </span></span><span dir="LTR"><span style="font-family:Times New Roman,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">ROP (Recovery Oil Compound)</span></span></span><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;"> پالایشگاه نفت آبادان در سال 1398 پرداخته شد. روش به کار گیری شبکه عصبی مصنوعی در مطالعه حاضر روش پرسپترون چند لایه</span></span> <span dir="LTR"><span style="font-family:Times New Roman,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">MLP (Multi Layer Perceptron) </span></span></span><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;"> بود. رتبه بندی نهایی با مدل </span></span><span dir="LTR"><span style="font-family:Times New Roman,serif;"><span style="font-size:9.0pt;"> TOPSIS</span></span></span><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;">صورت پذیرفت</span></span><span dir="LTR"><span style="font-family:Times New Roman,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">.</span></span></span><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;"></span></span><br>
<strong><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;">یافته ها: </span></span></strong><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;">بر اساس نتایج به دست آمده از سنجش آلایندههای هوای مجاور واحد </span></span><span dir="LTR"><span style="font-family:Times New Roman,serif;"><span style="font-size:9.0pt;"> ROP</span></span></span><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;">پالایشگاه، بیشترین میزان انتشار ترکیبات آلی فرار</span></span> <span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;">نسبت به میزان اعلام شده توسط </span></span><span dir="LTR"><span style="font-family:Times New Roman,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">WHO</span></span></span><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;"> متعلق به نشر بنزن با مقادیر </span></span><span dir="LTR"><span style="font-family:Times New Roman,serif;"><span style="font-size:9.0pt;"> µg/m</span></span></span><sup><span dir="LTR"><span style="font-family:Times New Roman,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">3</span></span></span></sup><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;">88/8865 در فصل بهار، </span></span> <span dir="LTR"><span style="font-family:Times New Roman,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">µg/m<sup>3</sup></span></span></span><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;">04/1701 در فصل تابستان، </span></span> <span dir="LTR"><span style="font-family:Times New Roman,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">µg/m</span></span></span><sup><span dir="LTR"><span style="font-family:Times New Roman,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">3</span></span></span></sup><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;"> 72/8061 در فصل پاییز و </span></span><span dir="LTR"><span style="font-family:Times New Roman,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">µg/m</span></span></span><sup><span dir="LTR"><span style="font-family:Times New Roman,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">3</span></span></span></sup><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;"> 62/8447 در فصل زمستان بود.</span></span><br>
<strong><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;">نتیجه گیری:</span></span></strong> <span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;">بر</span></span><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;"> اساس</span></span> <span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;">خروجیهای مدل و رتبه بندی آن با مدل </span></span><span dir="LTR"><span style="font-family:Times New Roman,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">TOPSIS</span></span></span><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;">، کمینه سازی پساب تولیدی در کارخانه از طریق کنترل موثر تر مصرف آب، بهینه سازی فرآیندهای تولید، استفاده مجدد از آبهای کندانس مبدلهای غیر مستقیم، کنترل نشت در اتصالات، شیرها و تجهیزات پالایشگاه</span></span> <span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;">با</span></span><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;"> ضریب تاثیر با خلوص </span></span><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;">1</span></span><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;">، </span></span><span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;">اولین اولویت و ائده آل ترین حالت بود. پس از آن برگشت دادن لجن از مخزن هوادهی جهت فراهم سازی تعداد کافی میکروارگانیسمها برای جلوگیری از بی هوازی شدن لجن فعال، همچنین افزایش زمان ماند هیدرولیکی فاضلاب هر دوساعت یکبار</span></span> <span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;">با 7798/0</span></span> <span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;">اولویت دوم و بکارگیری حوضهای یکنواخت سازی</span></span> <span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;">با 6964/0</span></span> <span style="font-family:B Lotus;"><span style="font-size:10.0pt;">به حالت ائده آل استراتژی سوم مشخص گردید.</span></span></div>
<div style="margin-left:42.55pt;">Oil is vital in many industries and is the most important source of energy supply internationally, accounting for 32% of energy supply in Europe and Asia and more than 53% in the Middle East. Given the position that the petrochemical industry has found today, its damage to human health and the environment should not be overlooked. Refineries today emit millions of pounds of pollutants into the air, which poses a serious threat to human health and the environment, and seriously damages the quality of life of people living in industrial communities. Therefore, in this study, using the logic and algorithm used in the artificial neural network model, the weight prioritization of the strategies and the prediction of future conditions governing the plan have been done, and finally the final ranking was done with the TOPSIS model.<br>
<strong>Methods: </strong>In this study, air pollutants were measured by gas chromatography and using artificial neural network ANN (Artificial Neural Networks) to prioritize the scenarios of removal of volatile organic pollutants from ROP (Recovery Oil Compound) of Abadan Oil Refinery It was done in 2019 to 2020. The method of using artificial neural network in the present study was MLP (Multi Layer Perceptron). The final ranking was done with TOPSIS model.<span dir="RTL"></span><br>
<strong>Results</strong>: Based on the results obtained from the measurement of air pollutants adjacent to the ROP unit of the refinery, the highest emission of volatile organic compounds compared to the amount announced by WHO belongs to benzene emission with values of 8865.88 µg/m3 in spring, 1701.04 µg/m3 in summer, 8061.72 µg/m3 in autumn and 8447.62 µg/m3 was in winter.<br>
<strong>Conclusion:</strong> Based on the model outputs and its ranking with the TOPSIS model, minimization of production effluent in the factory through more effective control of water consumption, optimization of production processes, reuse of condensate water of indirect converters, control of leakage in connections, valves and equipment The refinery with an impact factor of 1 purity was the first priority and the most ideal. hen return the sludge from the aeration tank to provide a sufficient number of microorganisms to prevent anaerobic activation of the sludge, as well as increase the hydraulic retention time of wastewater every two hours with 0.7798 second priority and use of uniformity ponds with 0.6964 to the ideal state. The third strategy was identified.</div>
ترکیبات آلی فرار, پالایشگاه نفت, آلودگی هوا, شبکه عصبی مصنوعی
Volatile Organic Compounds, Oil Refinery, Air Pollution, Artificial Neural Network
1
16
http://jehe.abzums.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-25-103&slc_lang=fa&sid=1
Ladan
Khajeh Hoseini
لادن
خواجه حسینی
10031947532846006221
10031947532846006221
No
Department of Environment, Ahvaz Branch, Islamic Azad University, Ahvaz, Iran
گروه محیط زیست، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران
Reza
Jalilzadeh Yengejeh
رضا
جلیل زاده ینگجه
10031947532846006222
10031947532846006222
Yes
Department of Environmental Engineering, Ahvaz Branch, Islamic Azad University, Ahvaz, Iran
گروه مهندسی محیط زیست، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران
Maryam
Mohammadi Rouzbahani
مریم
محمدی روزبهانی
10031947532846006223
10031947532846006223
No
Department of Environment, Ahvaz Branch, Islamic Azad University, Ahvaz, Iran
گروه محیط زیست، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران
Sima
Sabz alipour
سیما
سبزعلیپور
10031947532846006224
10031947532846006224
No
Department of Environment, Ahvaz Branch, Islamic Azad University, Ahvaz, Iran
گروه محیط زیست، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران