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Updated: Jun 20, 2025

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Published on: March 28, 2025

人工神经网络建模用于各种废水的预测,估计和处理:全面审查和未来的前景

Muhammad Ibrahim¹, Adnan Haider², Jun Wei Lim³

¹Institute of Process Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, PR China; University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, PR China.

|July 17, 2024

概括

人工神经网络 (ANN) 显著提高了废水处理效率和可持续性. 这些人工智能模型有效地预测,估计和处理污染物,为废水处理厂 (WWTP) 提供成本和能源节省.

科学领域:

环境工程环境工程
人工智能的人工智能
水处理技术水处理技术

背景情况:

污水处理厂 (WWTP) 面临着对效率和可持续性的日益增长的需求.
人工神经网络 (ANN) 正在成为应对这些挑战的强大工具.

研究的目的:

审查基于ANN的模型在废水处理中的应用.
评估ANN在预测,估计和处理各种废水污染物的有效性.
分析ANN在WWTP中的技术经济价值和未来研究方向.

主要方法:

关于在废水处理中ANN应用的最新研究的综合文献综述.
分析用于预测和估计污染物清除效率的ANN模型 (COD,BOD,TN,TP,TSS).
在各种处理过程中检查ANN:膜生物反应器,凝血/花,紫外线消毒和生物系统.

主要成果:

在预测和估计COD,BOD,TN,TP和TSS等关键废水参数方面,ANN表现出高效率.
ANN的应用涵盖了多种不同的处理方法,包括膜系统,凝固,紫外线消毒和生物过程.
人工智能技术带来了显著的经济和能源效益,有可能降低高达30%的成本和节省25%的能源.

结论:

ANNs是一种高效和可持续的技术,可以提高WWTP的性能.
人工智能在废水处理中的整合导致大幅降低成本和节能.
未来的研究应该进一步探索和优化用于先进废水管理的ANN应用.

关键词:

人工智能的人工智能是人工智能.人工神经网络的人工神经网络膜生物反应器的结构预测预测预测污水处理污水处理污水处理

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