基于深度学习技术,识别污染源和预测水质
Junping Wang1, Baolin Xue2, Yuntao Wang2
1College of Water Sciences, Beijing Normal University, Beijing 100875, China.
Journal of contaminant hydrology
|January 14, 2024
概括
本研究使用水质数据和先进分析来确定半干旱河流中的工业污染源. 它开发有效的方法来追踪污染物和预测水质,帮助环境管理.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 水质管理水质管理
- 工业污染监测 工业污染监测
背景情况:
- 半干旱河流面临着工业污染的重大风险,需要快速识别和预测污染物动态,以有效管理.
- 意外污染事件需要及时,明智的策略,突出需要在脆弱的河流流域强大的水质监测工具.
研究的目的:
- 通过使用水质监测数据,识别和追踪半干旱河流盆地的主要工业污染源.
- 开发和验证半干旱河流系统中关键水质参数的预测模型.
- 为半干旱地区的水质监测和环境管理提供有效的工具.
主要方法:
- 从典型的半干旱河流收集和分析了水质监测数据.
- 采用水质相互关联映射来识别污染物排放模式和异常.
- 利用协会规则挖掘的Apriori算法确定工业污染源,并集成多变量长期和短期记忆 (LSTM) 网络用于污染物预测.
主要成果:
- 在生物氧需求 (BOD),化学氧需求 (COD),总,总和氨之间发现了高度的相互关联. 和也显示出强烈的关联.
- 焦炭,金属开采和炼行业被确定为主要的污染源.
- 该研究准确地预测了关键污染物 (COD,氨,总,总) 在一天的预测期内,准确度高 (高达89.07%).
结论:
- 开发了针对半干旱河流盆地的有效水质可追溯和预测分析方法.
- 调查结果强调,需要加强政府对化,金属开采和炼行业的监管,以减轻河流污染.
- 这项研究为改善半干旱地区的水质监测和环境管理提供了科学基础和实际工具.
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