预测和优化废水处理过程废水的化学氧气需求和能源消耗,基于典型的集体学习模型
Jian Chen1, Jinquan Wan1, Gang Ye2
1College of Environment and Energy, South China University of Technology, Guangzhou 510006, China.
Bioresource technology
|August 28, 2024
概括
这项研究通过使用机器学习来预测和优化废水化学氧气需求 (COD) 和总能耗 (TEC) 来提高废水处理,从而实现显著的减少.
科学领域:
- 环境工程 环境工程
- 水处理技术水处理技术
- 机器学习应用 机器学习应用
背景情况:
- 废水处理面临着对污染控制和碳减排的日益增长的需求.
- 优化处理过程对于水质和能源效率至关重要.
研究的目的:
- 开发和评估机器学习模型,用于预测废水化学氧气需求 (COD) 和废水处理中的总能耗 (TEC).
- 优化这些参数以改善水质和减少能源消耗.
主要方法:
- 使用水质和控制指标作为输入特征,通过移动平均法扩展数据集.
- 应用随机森林,极端梯度增强 (XGBoost) 和光梯度增强机算法进行预测.
- 采用非主导排序遗传算法II用于多目标优化.
主要成果:
- 数据放大两倍显著改善了模型预测性能.
- 在XGBoost模型中,对于废水COD和TEC都表现出卓越的预测精度.
- 多目标优化实现了15%的废水COD减少和18%的TEC减少.
结论:
- 集体学习模型提供了一种实用方法,可以在废水处理中协同改善水质和节能.
- 集成XGBoost和NSGA-II提供了优化废水处理性能的有效策略.
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