废水处理中的深度学习:批判性审查
Maira Alvi1, Damien Batstone2, Christian Kazadi Mbamba2
1Department of Computer Science & Software Engineering, The University of Western Australia, Australia.
Water research
|September 16, 2023
概括
本综述指导废水建模专家使用深度学习方法进行过程预测和设计. 它将深度学习与传统的机械模型进行比较,突出了改善废水处理策略的优点和弱点.
科学领域:
- 环境工程环境工程
- 计算机科学 计算机科学
- 工艺系统工程 工艺系统工程
背景情况:
- 废水处理过程是复杂的,非线性系统,需要强大的建模来进行预测,软传感和设计.
- 建立了半机械生物化学模型,但数据驱动的深度学习模型提供了一个补充的方法.
- 机械和深度学习建模的研究发生在单独的社区中,限制了跨学科的理解.
研究的目的:
- 为废水过程建模提供深度学习方法的综合指南.
- 将深度学习方法与传统的半机械模型进行比较.
- 让废水建模专家了解深度学习的机遇和挑战.
主要方法:
- 对应用到废水过程建模中的深度学习方法的审查.
- 深度学习和半机械建模方法的比较分析.
- 讨论两种建模范式之间的优势,弱点,对比和相似之处.
主要成果:
- 深度学习模型为废水处理中的传统机械模型提供了一种可行的替代和补充方法.
- 了解每个建模方法的独特特征对于有效应用至关重要.
- 该审查确定了废水过程建模未来研究的关键领域.
结论:
- 深度学习为推进废水过程建模,预测和设计提供了巨大的潜力.
- 弥合机械和深度学习建模社区之间的差距对于创新至关重要.
- 需要进一步的研究,以充分利用深度学习在废水处理中的能力.
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