[Progreso de la investigación del aprendizaje automático en el campo de la purificación de agua de humedales...

Área de la Ciencia:

• Ciencias Ambientales Ciencias del Medio Ambiente.
• Tecnología de la computación Tecnología informática Tecnología de la computación.
• Ingeniería Ecológica Ingeniería Ecológica.

Sus antecedentes:

• La integración de la ciencia ambiental y la tecnología informática está avanzando la investigación de la calidad del agua.
• El aprendizaje automático (ML) muestra una promesa significativa en la optimización de las funciones de los humedales construidos (CW).

Objetivo del estudio:

• Revisar sistemáticamente los avances recientes en las aplicaciones ML para la purificación de agua CW.
• Analizar la adaptación del algoritmo ML a través de los procesos de purificación de CW y explorar futuras direcciones de investigación.

Principales métodos:

• Revisión de las aplicaciones de ML en la purificación de agua de CW, incluido el metabolismo microbiano, los procesos vegetales, las interacciones del sustrato y la hidráulica.
• Analizar las características de los datos de CW para la optimización de algoritmos.
• Examinar el papel de ML en la comprensión de los mecanismos de purificación, la fusión de datos y el diseño / operación de humedales.

Principales resultados:

• Los algoritmos ML son adaptables a varios enlaces de purificación de CW, lo que ayuda a comprender las interacciones complejas.
• La fusión de datos multidimensionales y la optimización del diseño impulsada por ML mejoran la eficiencia de los humedales.
• ML ofrece nuevas perspectivas para mejorar la purificación y gestión del agua CW.

Conclusiones:

• ML aumenta significativamente la eficiencia y la gestión de la purificación de agua CW.
• Se requieren esfuerzos continuos para refinar el algoritmo y abordar los desafíos de la aplicación práctica para realizar plenamente el potencial de ML en CWs.