Some issues on computer simulation and optimization of sorptionbased treatment of fluoridated water

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorKostenko, Evgeniy
dc.contributor.authorShahnovsky, Аrcady
dc.contributor.authorObushenko, Tetiana
dc.contributor.authorTolstopalova, Nataliia
dc.contributor.authorSanginova, Olga
dc.contributor.authorGrushevskyi, Oleksandr
dc.date.accessioned2026-03-12T09:38:29Z
dc.date.available2026-03-12T09:38:29Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractThe problem of fluoride contamination in natural water sources has become increasingly relevant, particularly in rural areas and regions with naturally elevated fluoride levels in groundwater. The lack or military destruction of centralized water treatment infrastructure in many such areas exacerbates the health risks associated with excessive fluoride intake. These challenges highlight the need for affordable and locally adaptable solutions for decentralized water purification. The study focuses on the neural network (NN) simulation and optimization of sorption-based water treatment processes aimed at the removal of fluoride compounds using iron-containing sorbents derived from water treatment waste. For the NN approximation of the sorption capacity of the sorbent and fluoride ion removal efficiency as well as for the subsequent search for a compromise optimum (simultaneous multigoal maximization), a Python-based program was developed. To address the multi-objective optimization problem, Harrington’s desirability functions were applied. As the global optima search method, the “differential evolution” algorithm was selected. The calculated optimal point corresponds to the findings of the authors' previous studies on the influence of pH and sorbent dose on the sorption process. Approaches presented are essential for the cost-effective adaptation of sorption technologies to local needs. The integration of statistical and AI-driven models facilitates the development of intelligent decision-support systems for water treatment, contributing to both scientific advancement and practical environmental protection. The application of computational modeling forms a cornerstone of modern research on sorption technologies. It enhances scientific understanding, enables data-driven design, and promotes the scalable implementation of innovative, sustainable water purification solutions.
dc.description.abstractotherДослідження присвячене актуальній проблемі забруднення води фтором. Відсутність (зокрема, внаслідок військових дій) в деяких районах централізованої інфраструктури очищення води посилює ризики для здоров'я, пов'язані з надмірним споживанням фтору, що вказує на необхідність доступних та локально адаптованих рішень для децентралізованого очищення води від сполук фтору. Представлено результати комп’ютерного моделювання із використанням нейронних мереж (НМ) та оптимізації сорбційних процесів очищення води задля видалення сполук фтору. Досліджувалися залізовмісні сорбенти, отримані з відходів водоочищення. Для нейромережевого наближення ключових характеристик якості сорбентів (сорбційної ємності та ефективності видалення фторид-іонів), а також для подальшого пошуку компромісного оптимуму (одночасної багатоцільової максимізації) було розроблено програму на основі Python. Для вирішення задачі багатоцільової оптимізації було застосовано підхід на основі функції бажаності Харрінгтона, для пошуку глобального оптимуму задачі оптимізації обрано алгоритм «диференціальної еволюції». Розрахована компромісна оптимальна точка відповідає результатам попередніх досліджень авторів щодо впливу умов проведення процесу на процес сорбції. Використання моделей, заснованих на штучному інтелекті, сприяє розробці інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень щодо створення та модернізації систем водоочищення, сприяючи як науковому прогресу, так і практичному захисту навколишнього середовища. Застосування комп’ютерного моделювання є основою сучасних досліджень сорбційних технологій. Воно покращує наукове розуміння, дозволяє проводити проектування на основі даних та сприяє масштабованому впровадженню інноваційних, стійких рішень для очищення води.
dc.format.pagerangeС. 218-223
dc.identifier.citationSome issues on computer simulation and optimization of sorptionbased treatment of fluoridated water / Evgeniy Kostenko, Аrcady Shahnovsky, Tetiana Obushenko, Nataliia Tolstopalova, Olga Sanginova, Oleksandr Grushevskyi // Матеріали XХV Міжнародної науково-практичної конференції «Екологія. Людина. Суспільство» пам’яті д-ра Дмитра СТЕФАНИШИНА (12 червня 2025 р., м. Київ, Україна). – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025. – С. 218-223. – Бібліогр.: 5 назв.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/EHS2710-3315.2025.330438
dc.identifier.issn2710-3315 (Online)
dc.identifier.orcid0000-0003-0872-2764
dc.identifier.orcid0000-0003-2963-4026
dc.identifier.orcid0000-0003-0731-0370
dc.identifier.orcid0000-0002-7240-5344
dc.identifier.orcid0000-0001-6378-7718
dc.identifier.orcid0009-0006-6830-9479
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/79441
dc.language.isoen
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.relation.ispartofМатеріали XХV Міжнародної науково-практичної конференції «Екологія. Людина. Суспільство» пам’яті д-ра Дмитра СТЕФАНИШИНА (12 червня 2025 р., м. Київ, Україна)
dc.subjectwater treatment
dc.subjectdefluorination
dc.subjectsorbents
dc.subjectcomputer modeling
dc.subjectneural networks
dc.subjectmultigoal optimization
dc.subjectglobal optimum
dc.subjectочищення води
dc.subjectдефторування
dc.subjectсорбенти
dc.subjectкомп'ютерне моделювання
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectбагатокритеріальна оптимізація
dc.subjectглобальний оптимум
dc.titleSome issues on computer simulation and optimization of sorptionbased treatment of fluoridated water
dc.title.alternativeДеякі питання комп'ютерного моделювання та оптимізації процесів сорбційного очищення води від сполук фтору
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
EHS_2025-218-223.pdf
Розмір:
676.55 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Екологія. Людина. Суспільство (25 ; 2025 ; Київ)