对水处理中的人工智能进行全面的审查,以优化处理. 现在和未来的清洁水
Machodi Mathaba1, JeanClaude Banza1
1Department of Chemical Engineering, Faculty of Engineering and the Built Environment, University of Johannesburg, Johannesburg, South Africa.
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 为水处理和质量管理提供了先进的方法. 然而,数据可用性等挑战阻碍了它们在现实世界系统中的广泛应用.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 计算机科学 计算机科学
- 化学工程是化学工程的重要组成部分.
背景情况:
- 废水中的有毒化合物对全球健康构成重大风险.
- 有效的水和废水处理对于环境保护和人类福祉至关重要.
研究的目的:
- 综合审查人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在水和废水处理中的应用.
- 分析AI/ML在水质管理中的潜力和局限性.
主要方法:
- 对水处理过程中AI/ML技术的现有文献的审查.
- 通过对模拟和预测进行数据训练来检查ML模型开发.
- 对模拟化学反应,热量/质量转移,能量,制药和分离的算法的分析.
主要成果:
- 与传统方法相比,AI/ML模型在模拟和建模复杂过程方面表现出卓越的性能.
- 机器学习算法越来越多地用于预测和模拟各种物理和化学过程.
结论:
- 人工智能和机器学习为应对水污染挑战提供了强大的工具.
- 广泛采用受到诸如缺乏现实应用证据,重复性差,数据可用性/选择性挑战等问题的限制.
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