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Ormai da anni si assiste alla progressiva introduzione ed adozione dell’Intelligenza Artificiale in ogni settore lavorativo, economico e nella vita di ciascun individuo.Anche le tecniche di Machine Learning hanno fatto progressi sostanziali in molti settori d’industria, come ad esempio in Medicina dove è addirittura considerata la grande speranza del 21esimo secolo per migliorare le prospettive di vita dell’umanità. In questo campo ha già portato grandi trasformazioni nel sistema sanitario e si presume che porterà ulteriori progressi nei prossimi anni: fornirà ai medici un supporto sempre più sicuro ed efficiente nel raccogliere, organizzare, analizzare i dati clinici, fare diagnosi precoci e trovare migliori soluzioni per i pazienti. Sebbene l’introduzione dell’utilizzo di questi algoritmi abbia portato miglioramenti e benefici in Medicina, non esiste ancora la certezza che un loro utilizzo massivo e generalizzato garantisca un incremento dell’efficacia dell’attività clinica. Infatti il risultato delle predizioni degli algoritmi può talvolta essere fuorviante e inatteso, portando il medico a decisioni sbagliate.

Lo scopo di tesi è valutare la rimozione dei composti azotati e degli elementi biochimici presenti all’interno di un’ impianto pilota, che rappresenta in scala ridotta il primo bacino di finissaggio.Il quale posto alla fine di una linea di trattamento reflui a fanghi attivi, riceve una parte delle acque di scarico ed effettua un trattamento di finissaggio grazie alla presenza di una macrofita galleggiante, la Lemna Minor. Infine si sono comparati i dati reali con dati modellati dal Qual 2K. Per lo studio sono state effettuate diverse campagne di campionamento ben sei, ed in ognuna delle quali sono stati prelevati campioni che sono stati analizzati al laboratorio del dipartimento DICAM dell’università di Bologna.I campionamenti sono stati effettuati nelle tre sezioni dell’impianto pilota, una iniziale IP_IN, una centrale IP_M e l’ultima posta alla fine, poco prima dello stramazzo IP_OUT;in questo modo si riesce a valutare i possibili cambiamenti che subiscono le componenti biologiche.Per valutare le variazioni sono stati utilizzati diversi strumenti: YSI 556 MPS una sonda multiparametrica e l'elettrodo selettivo d'ammonio ,infine sono stati applicati il metodo ispra 4060 per il calcolo del TN e TP e la norma ISO 15705 per la valutazione del COD,ultimo ma non ultimo il modello Qual2K che è servito solamente per poter effettuare la simulazione in modo da riuscire a fare il confronto con i dati realmente misurati.Dall’analisi dei risultati si evidenzia come la presenza della Lemna Minor sia fondamentale a garantire il livello d’equilibrio nell’ecosistema ricreato all’ interno dell’impianto pilota.In particolare nei periodi di aprile e maggio la combinazione Lemna-fitoplancton, producendo condizioni di ipossia o anossia in profondità consente di aprezzare fenomeni di denitrificazione come possiamo vedere dall’abbattimento del total nitrogen.Tramite l'ultilizzo e la corretta calibrazione del modello si è ottenuta una sostanziale e soddisfacente interpretazione dei dati.

Ormai da anni si assiste alla progressiva introduzione ed adozione dell’Intelligenza Artificiale in ogni settore lavorativo, economico e nella vita di ciascun individuo.Anche le tecniche di Machine Learning hanno fatto progressi sostanziali in molti settori d’industria, come ad esempio in Medicina dove è addirittura considerata la grande speranza del 21esimo secolo per migliorare le prospettive di vita dell’umanità. In questo campo ha già portato grandi trasformazioni nel sistema sanitario e si presume che porterà ulteriori progressi nei prossimi anni: fornirà ai medici un supporto sempre più sicuro ed efficiente nel raccogliere, organizzare, analizzare i dati clinici, fare diagnosi precoci e trovare migliori soluzioni per i pazienti. Sebbene l’introduzione dell’utilizzo di questi algoritmi abbia portato miglioramenti e benefici in Medicina, non esiste ancora la certezza che un loro utilizzo massivo e generalizzato garantisca un incremento dell’efficacia dell’attività clinica. Infatti il risultato delle predizioni degli algoritmi può talvolta essere fuorviante e inatteso, portando il medico a decisioni sbagliate.

Lo scopo di tesi è valutare la rimozione dei composti azotati e degli elementi biochimici presenti all’interno di un’ impianto pilota, che rappresenta in scala ridotta il primo bacino di finissaggio.Il quale posto alla fine di una linea di trattamento reflui a fanghi attivi, riceve una parte delle acque di scarico ed effettua un trattamento di finissaggio grazie alla presenza di una macrofita galleggiante, la Lemna Minor. Infine si sono comparati i dati reali con dati modellati dal Qual 2K. Per lo studio sono state effettuate diverse campagne di campionamento ben sei, ed in ognuna delle quali sono stati prelevati campioni che sono stati analizzati al laboratorio del dipartimento DICAM dell’università di Bologna.I campionamenti sono stati effettuati nelle tre sezioni dell’impianto pilota, una iniziale IP_IN, una centrale IP_M e l’ultima posta alla fine, poco prima dello stramazzo IP_OUT;in questo modo si riesce a valutare i possibili cambiamenti che subiscono le componenti biologiche.Per valutare le variazioni sono stati utilizzati diversi strumenti: YSI 556 MPS una sonda multiparametrica e l'elettrodo selettivo d'ammonio ,infine sono stati applicati il metodo ispra 4060 per il calcolo del TN e TP e la norma ISO 15705 per la valutazione del COD,ultimo ma non ultimo il modello Qual2K che è servito solamente per poter effettuare la simulazione in modo da riuscire a fare il confronto con i dati realmente misurati.Dall’analisi dei risultati si evidenzia come la presenza della Lemna Minor sia fondamentale a garantire il livello d’equilibrio nell’ecosistema ricreato all’ interno dell’impianto pilota.In particolare nei periodi di aprile e maggio la combinazione Lemna-fitoplancton, producendo condizioni di ipossia o anossia in profondità consente di aprezzare fenomeni di denitrificazione come possiamo vedere dall’abbattimento del total nitrogen.Tramite l'ultilizzo e la corretta calibrazione del modello si è ottenuta una sostanziale e soddisfacente interpretazione dei dati.