Журнал науки о ядерной энергетике и технологиях производства электроэнергии

Arquitecturas y usos de redes neuronales artificiales en la ingeniería de recursos hídricos: infraestructura y aplicaciones

P Anandan, S Kirubakaran, M.Roshni Thanka , N Geethanjali, Amit Kumar y Sivakumar Ponnusamy

En el mundo actual, el control del agua potable es una preocupación clave. Algunos de los factores esenciales en la evaluación de los parámetros del agua subterránea son la concentración de oxígeno (OD), la demanda biológica de oxígeno (DBO), el pH, los coliformes totales (TCO) y las temperaturas (Temp). En el río Siruvani, territorio de Puducherry, sur de la India, nuestro objetivo es realmente predecir esas características. Un enfoque informático útil para simular conexiones complicadas entre diferentes datos es, de hecho, la red neuronal convolucional. La red ANN se entrena utilizando información de 2019 a 2021, y el pronóstico de contaminación del agua se realizó para el año 2020. Los resultados se ajustan al índice de calidad del agua (WQI), que se ha establecido en la India durante mucho tiempo. Este método ANN es una técnica realista y fácil de usar para evaluar la calidad del agua del río.