通过整合因子分析和机器学习来提高废水处理厂的废水质量预测
Jiaqiang Lv1, Lili Du2, Hongyong Lin2
1State Key Laboratory of Urban Water Resource and Environment, School of Environment, Harbin Institute of Technology, Harbin 150090, China; School of Civil and Environmental Engineering, Harbin Institute of Technology Shenzhen, Shenzhen 518055, China.
Bioresource technology
|November 20, 2023
概括
预测废水处理厂中的污染物至关重要. 这项研究使用因子分析和机器学习来准确预测废水中的度,从而改善废水管理.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 水处理技术 水处理技术
- 预测建模预测建模
背景情况:
- 精确预测废水中的性污染物对于优化处理厂运营至关重要.
- 现有的方法在精确预测废水中度方面面临挑战.
研究的目的:
- 开发一种使用因子分析 (FA) 和机器学习 (ML) 的综合方法,用于预测废水总 (Ntot_eff) 和酸 (NO3-N_eff).
- 通过FA优化输入因素来提高ML模型的准确性.
- 为废水处理厂管理提供可靠的框架.
主要方法:
- 使用因子分析 (FA) 识别和优化影响度的关键因素.
- 机器学习 (ML) 模型被用来预测使用FA优化输入的Ntot_eff和NO3-N_eff.
- 进行了可解释性分析,以确定重要的贡献因素.
主要成果:
- 集成的FA-ML模型实现了高预测准确性,Ntot_eff的R2值为97.43%,NO3-N_eff的R2值为99.38%.
- 该模型表现出强大的概括能力,R2>80%的预测前三天.
- 确定的重要因素包括脱,污染物负载和气象条件.
结论:
- 拟议的FA-ML框架有效预测废水中的污染物度.
- 这种方法为优化废水处理厂的运营管理提供了有价值的工具.
- 准确的预测使主动调整成为可能,从而提高了废水质量和工厂效率.
