แบบจําลองเหล่านี้ช่วยทํานาย กิจกรรมจุลินทรีย์และการรักษาอย่างมีประสิทธิภาพ แต่ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง มั่นใจได้แม่นยําและมีประสิทธิภาพ
การเข้าใจโมเดล Knect
นัก คณิตศาสตร์ ที่ มี ความ สามารถ สูง พรรณนา ถึง การ เติบโต และ การ ใช้ จุลินทรีย์ ใน ระบบ รักษา โรค.
แบบ จําลอง เหล่า นี้ ช่วย ใน การ ออก แบบ เครื่อง ปฏิกรณ์ และ ทํานาย การ ดําเนิน งาน ของ ระบบ.
นําเข้าข้อมูลในช่องข้อมูล
ข้อมูลสนามจะให้ข้อมูลทางโลกแห่งความเป็นจริง ในกิจกรรมของจุลินทรีย์ ความผันผวนและสภาวะการปฏิบัติที่ต่ํา
การ สะสม ข้อมูล เช่น ความ ต้องการ ออกซิเจน (CAD), ความ ต้องการ ออกซิเจน ใน ทาง ชีววิทยา (BOD) และ ประชากร จุลินทรีย์ ทํา ให้ ผู้ ทํา งาน สามารถ ประเมิน ความ ถูก ต้อง ของ แบบ จําลอง และ ทํา การ ปรับ เปลี่ยน โดย ได้ รับ การ ชี้ แจง.
รุ่นและข้อมูลแบบบาหลี
กระบวนการ นี้ รวม ถึง การ ทดสอบ แบบ ตัว เรียง, การ ปรับ ตั้ง, และ การ ปฏิบัติ ต่อ พฤติกรรม ที่ สังเกต เห็น ของ ระบบ ด้วย.
การฝังตัวโมเดลที่มีชุดข้อมูลต่อเนื่อง ทําให้แน่ใจว่ากระบวนการรักษายังคงมีประสิทธิภาพ และปรับตัวให้เข้ากับเงื่อนไขที่เปลี่ยนไป
- การ เฝ้า ดู คุณภาพ ที่ ไม่ ยืดหยุ่น และ ไม่ มี ประสิทธิภาพ เป็น ประจํา
- ปรับค่าพารามิเตอร์ของโมเดลตามข้อมูลที่สังเกตได้
- ใช้การศึกษานักบินในการ ขัดแบบจําลอง ก่อนที่จะใช้อย่างเต็มรูปแบบ
- ใช้งานโปรแกรมสําหรับวิเคราะห์ข้อมูลและจําลอง