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dc.contributor.authorParedes Larroca, Fabricio Humberto
dc.contributor.authorQuino Favero, Javier
dc.contributor.authorRojas Villanueva, Uwe
dc.contributor.authorSaettone Olschewski, Erich Arturo
dc.contributor.otherParedes Larroca, Fabricio Humberto
dc.contributor.otherQuino Favero, Javier
dc.contributor.otherRojas Villanueva, Uwe
dc.contributor.otherSaettone Olschewski, Erich Arturo
dc.date.accessioned2023-07-10T14:58:27Z
dc.date.available2023-07-10T14:58:27Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.citationParedes Larroca, F., Quino-Favero, J., Rojas Villanueva, U. & Saettone Olschewski, E. (2023). Acquisition and analysis of floc images by machine learning technique to improve the turbidity removal process. Desalination and Water Treatment, 292, 60-68. https://doi.org/10.5004/dwt.2023.29497
dc.identifier.issn1944-3994
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12724/18491
dc.description.abstracthis article reports on the implementation and use of a floc image acquisition and analysis system in a pilot water treatment plant to remove kaolin turbidity with a coagulant and flocculant. The system is based on the Hausdorff dimension (df ) of the images and is used to obtain information about the image texture and to ensure that the flocs could be removed by the filtration system, and to use df values for corrections of the dosage of both chemical agents via signals with pulse width modulation that feed and control dosage pumps during treatment, ensuring a continuous adjustment for changing water conditions, which allows for a close on-site process control and a rapid response to changes in the quality of the effluent.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isoenges_PE
dc.publisherDesalination Publicationses_PE
dc.relation.ispartofurn:issn: 1944-3994
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.sourceRepositorio Institucional - Ulimaes_PE
dc.sourceUniversidad de Limaes_PE
dc.subjectTratamiento del aguaes_PE
dc.subjectGráficos por computadoraes_PE
dc.subjectAprendizaje automáticoes_PE
dc.subjectWater treatmentes_PE
dc.subjectMachine learninges_PE
dc.titleAcquisition and analysis of floc images by machine learning technique to improve the turbidity removal processes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.type.otherArtículo en Scopuses_PE
ulima.areas.lineasdeinvestigacionCalidad de vida y bienestar / Saneamientoes_PE
dc.identifier.journalDesalination and Water Treatmentes_PE
dc.publisher.countryUSes_PE
dc.description.peer-reviewRevisión por pareses_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.5004/dwt.2023.29497
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
ulima.cat009es_PE
ulima.autor.afiliacionParedes Larroca, Fabricio Humberto (Universidad de Lima, Instituto de Investigación Científica, Grupo de Investigación en Soluciones Tecnológicas para el Medio Ambiente) (Scopus)es_PE
ulima.autor.afiliacionQuino Favero, Javier (Universidad de Lima, Instituto de Investigación Científica, Grupo de Investigación en Soluciones Tecnológicas para el Medio Ambiente) (Scopus)es_PE
ulima.autor.afiliacionRojas Villanueva, Uwe (Universidad de Lima, Carrera de Ingeniería Industrial) (Scopus)es_PE
ulima.autor.afiliacionSaettone Olschewski, Erich Arturo (Universidad de Lima, Instituto de Investigación Científica, Grupo de Investigación en Soluciones Tecnológicas para el Medio Ambiente) (Scopus)es_PE
ulima.autor.carreraParedes Larroca, Fabricio Humberto (Ingeniería Industrial)es_PE
ulima.autor.carreraQuino Favero, Javier (Ingeniería Industrial)es_PE
ulima.autor.carreraRojas Villanueva, Uwe (Ingeniería Industrial)es_PE
ulima.autor.carreraSaettone Olschewski, Erich Arturo (Ingeniería Industrial)es_PE


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