整合先进技术和机器学习用于垃圾填埋污水处理:解决局限性和环境问题

科学领域:

• 环境科学与工程环境科学与工程
• 废物管理技术 废物管理技术
• 环境应用中的人工智能

背景情况:

• 越来越多的城市固体废物处理产生了复杂的垃圾填埋污水.
• 液含有抗生素,重金属,有机/无机成分和异生菌.
• 传统的处理方法在成本,准确性和环境安全方面存在局限性.

研究的目的:

• 审查垃圾填埋场污水处理中的挑战.
• 评估当前的生物和物理化学处理方式.
• 倡导人工智能和机器学习的整合,以加强水管理.

主要方法:

• 批判性评价反抗性浸出物成分和处理风险.
• 评估独立和联合治疗方式 (生物,物理化学).
• 对AI和ML算法 (支持向量回归,人工神经网络,遗传算法) 进行过程优化.

主要成果:

• 物理化学处理可实现高达90%的污染物去除.
• 综合生物方法显示超过95%的去除效率.
• 不同质的废物成分使处理变得复杂,突出了对先进方法的需求.

结论:

• 人工智能和机器学习的整合提供了预测分析和液处理的优化参数.
• 先进的算法可以改进异质废物的处理过程.
• 利用AI/ML为可持续的垃圾填埋污水管理和减少环境影响提供了途径.