| Abstract | Kvaliteta vode odnosi se na fizičke, kemijske i biološke karakteristike vode koje određuju njezinu prikladnost za različite namjene, poput pića, rekreacije i zdravlja ekosustava.
Praćenje i održavanje kvalitete vode ključno je za osiguravanje javnog zdravlja i održavanje ekosustava. U upravljanju otpadnim vodama, usklađenost osigurava da se ispunjavaju granice ispuštanja, sprječavajući štetu okolišu i štiteći javno zdravlje.
Matematičko modeliranje koristi matematičke jednadžbe i algoritme za reprezentiranje i simuliranje stvarnih procesa i fenomena. Ovi modeli pomažu u razumijevanju složenih interakcija, predviđanju rezultata i donošenju informiranih odluka za poboljšanje kvalitete vode i operativne učinkovitosti.
U radu su analizirani sljedeći parametri otpadne vode pomoću LCK kivetnih testova; pH, temperatura, ukupni dušik, fosfati, kloridi, kemijska potrošnja kisika, anionski i neionski deterdženti, amonijak, nitrati, nitriti, sulfati i fenoli. Nadalje, provedena je korelacijska analiza svih analiziranih parametara otpadne vode te su odabrani parametri najznačajnijih Pearsonovih koeficijenta korelacije. Korišten je model višestruke linearne regresije, za zavisnu varijabla je uzeta koncentracija kemijske potrošnje kisika, dok su nezavisne varijable koncentracije klorida, fosfata, ukupnog dušika, fenola, te mutnoća. Dobiveni rezultati ukazuju na postojanje povezanosti između nezavisnih varijabli koncentracija klorida, fosfata, ukupnog dušika, fenola, mutnoće i zavisne varijable koncentracije kemijske potrošnje kisika |
| Abstract (english) | Water quality refers to the physical, chemical, and biological characteristics of water that determine its suitability for various uses, such as drinking, recreation, and ecosystem health. Monitoring and maintaining water quality is essential to ensure public health and maintain ecosystems. In wastewater management, compliance ensures that discharge limits are met, preventing environmental damage and protecting public health. Mathematical modeling uses mathematical equations and algorithms to represent and simulate real-world processes and phenomena. These models help to understand complex interactions, predict outcomes, and make informed decisions to improve water quality and operational efficiency. In this paper, the following wastewater parameters were analyzed using LCK cuvette tests; pH, temperature, total nitrogen, phosphates, chlorides, chemical oxygen demand, anionic and non-ionic detergents, ammonia, nitrates, nitrites, sulfates and phenols. Furthermore, a correlational analysis of all analyzed wastewater parameters was carried out and the parameters of the most important Pearson correlation coefficients were selected. A multiple linear regression model was used, the concentration of chemical oxygen demand was taken as the dependent variables, while the independent variables were the concentrations of chloride, phosphate, total nitrogen, phenol, and turbidity. The obtained results indicate the existence of a correlation between the independent variables of chloride, phosphate, total nitrogen, phenol, turbidity and the dependent variable of chemical oxygen demand concentration. |
