نوقشت رسالة الماجستير للباحثة زمن عماد نزال في كلية الهندسة جامعة البصرة قسم الهندسة الكيميائية وتحت اشراف الاستاذ الدكتور علاء عبد الرزاق جاسم بعنوان نمذجة وتقييم اداء مشروع ماء البصرة الكبير تحت ظروف تشغيلية مختلفة
تُعدّ وحدة التناضح العكسي في مشروع مياه البصرة الكبير إحدى محطات التحلية الرئيسية لإنتاج مياه الشرب، بطاقة إنتاجية تبلغ 200,000 متر مكعب يوميًا عبر خطي إنتاج منفصلين.تعتمد كفاءة هذه المحطة على تكامل مراحل المعالجة الأولية مع تصميم نظام الأغشية في التناضح العكسي وظروف التشغيل، بما في ذلك الضغط، وتركيز الأملاح الداخلة، ومعدل التدفق، ودرجة الحرارة، حيث تؤثر هذه المعايير بشكل مباشر على استهلاك الطاقة، وعمر الغشاء، وجودة المياه المُنتجة. تم جمع البيانات التشغيلية الفعلية من محطة مياه البصرة الكبير على مدار عام كامل (ديسمبر 2023 - نوفمبر 2024) من خلال نظام .SCADA تم التحقق من دقة نموذج التنبؤ الرياضي من خلال مقارنته ببرنامج تصميم IMS المستخدم في تصميم المصنع والقيم التشغيلية المقاسة أثناء تشغيل المحطة.
تحققت الدراسة من تأثير المعلمات التشغيلية الرئيسية على أداء نظام التناضح العكسي (RO). تم العثور على أن زيادة الضغط المطبق تعزز كل من معدلات الاسترداد ورفض الملح، بينما تقلل في الوقت نفسه معامل نفاذية الماء وتزيد من معامل نفاذية الملح. على العكس من ذلك، أدى زيادة ملوحة مياه التغذية إلى انخفاض معدل الاسترداد ومعامل نفاذية المياه، ولكنه حسن معدل رفض الملح وزاد معامل نفاذية الملح. علاوة على ذلك، أدى ارتفاع معدل تدفق المياه إلى تحسين كل من معدل الاسترداد ورفض الملح، بالإضافة إلى زيادة في كل من معاملات نفاذية المياه والملح. أخيرًا، أدى ارتفاع درجة الحرارة إلى تحسين معدل الاسترداد ومعامل نفاذية الماء، ولكنه أدى إلى انخفاض في كل من معدل رفض الملح ومعامل نفاذية الملح.
تم تطوير نموذج شبكة عصبية باستخدام خوارزمية Bayesian backpropagation للتنبؤ بمعدل تدفق المحلول (Qp)وتركيز المحلول (Cp) بناءً على ستة معلمات تشغيلية: الضغط، درجة الحرارة، معدل تدفق التغذية، تركيز التغذية، العكارة، ودرجة الحموضة (pH). أظهر النموذج أداءً تنبؤياً ممتازاً لمعدل تدفق المحلول(Qp) ( ( R = 0.998, RMSE = 27.53)
وأداءً مقبولاً لتركيز المحلول (Cp) (R=0.95 , RMSE = 6.90) . كشفت تحليل الحساسية أن معدل تدفق مياه التغذية (42.94%) وملوحة مياه التغذية (28.23%) كانا الأكثر تأثيرًا، تليهما الضغط (12.94%)، ودرجة الحرارة (7%)، والعكارة (6.72%)، ودرجة الحموضة (2.17%). بالإضافة إلى ذلك، تم تطوير نماذج الانحدار الخطي المتعدد باستخدام IBM SPSS Statistics 23لربط أداء النظام بظروف التشغيل، مما يوفر أدوات تنبؤية تكميلية لتحسين كفاءة نظام التناضح العكسي.