الملخص:

أصبح التعلم الآلي اليوم أحد أساليب النمذجة الحديثة الأكثر سرعة وفعالية في دراسة وتحليل العمليات الكيميائية والبيولوجية تقوم محطة معالجة مياه الصرف الصحي بإزالة الملوثات من مياه المجاري، وتنتج مياه معالجة تتماشى مع المعايير البيئية قبل عملية التصريف. يتمثل الهدف من مرحلة النترجة في محطة معالجة مياه الصرف الصحي في إزالة النيتروجين بإستخدام البكتيريا الأزوتية ، حيث إن النيتروجين يمكن أن يكون ضارًا للكائنات الحية التي تعيش في المسطحات المائية حيث يتم إطلاقه فيها. تستخدم هذه الدراسة التعلم الآلي المراقب للتنبؤ بأداء عملية النترجة لمياه الصرف الصحي لمحطة مدينة المحرق بإستخدام عشر متغيرات من المياه الداخلة للتنبؤ بتركيز التفريغ لكل من نيتروجين الأمونيوم، نيتروجين النتريت نيتروجين كيلدال الكلي، وإجمالي النتروجين. تم استخدام خمسة أساليب للتعلم اللآلي المراقب بما في ذلك خوارزمية أقرب جار، الشبكة العصبية ذات المستقبلات المتعددة الطبقات، انحدار المتجه الداعم، خوارزمية الغابة العشوائية، آلة التعزيز الاشتقاقي. تم استخدام أربعة مقاييس تقييم لتقييم أداء كل نموذج متوسط الخطأ المطلق، متوسط الخطأ المطلق المئوي، جذر متوسط مربع الخطأ، ومعامل التحديد أظهرت النتائج أن انحدار المتجه الداعم كان الأكثر فعالية في التنبؤ بنيتروجين الأمونيوم بينما تفوقت خوارزمية الغابات العشوائية على غيرها من النماذج في تنبؤ كلاً من نيتروجين النتريت نيتروجين كيلدال الكلي، وإجمالي النتروجين بمتوسط خطأ مطلق بلغ ۰,۲۷۵۹، ۰,۰۸۷۸، ۰,۳۸۱۲، ۰,۴۵۸۳ بالتوالي. بالإضافة إلى ذلك، فإن النتائج تشير إلى أن حالة الثبات لدرجة الحرارة هي المتغير الأكثر تأثيراً على تركيز كلا من أمونيوم النتروجين و إجمالي النتروجين. تظهر النتائج إلى أن نموذجي الغابة العشوائية و انحدار المتجه الداعم يمكنهما إدارة عملية النترجة بفعالية، مما يؤدي إلى إنتاج مياه معالجة تفي بمعايير الري في البحرين وتحمي النظام البيئي