废水处理系统的数据驱动故障检测和诊断方法:全面审查
Xinyuan Wang1, Wenguang Wei2, ChangKyoo Yoo3
1Jiangsu Co-Innovation Center of Efficient Processing and Utilization of Forest Resources, Nanjing Forestry University, Nanjing, 210037, China.
Environmental research
|January 12, 2025
概括
本综述涵盖了废水处理系统的数据驱动故障检测和诊断 (FDD) 方法,突出了机器学习和混合技术的进步,以提高稳定性和准确性. 未来的工作重点是可解释的人工智能和实时处理,以实现可持续的水资源管理.
科学领域:
- 环境工程 环境工程
- 水资源管理 水资源管理
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 污水处理系统对于水资源的可持续性至关重要,但面临着运营方面的挑战.
- 设备故障,传感器问题以及波动的影响条件会影响稳定性和准确性.
- 有效的故障检测和诊断 (FDD) 对于可靠的运行至关重要.
研究的目的:
- 从2014年到2024年,系统地审查废水处理中的数据驱动的FDD方法.
- 评估这些FDD技术的应用,进步和局限性.
- 确定未来的FDD解决方案的强大和可解释的研究方向.
主要方法:
- 关于数据驱动的FDD方法的综合文献综述.
- 分析多变量统计方法,机器学习 (ML) 和混合方法.
- 评估FDD在异常检测和实时监控方面的有效性.
主要成果:
- 废水处理的ML和混合FDD技术取得了重大进展.
- 在异常检测和管理复杂数据方面证明了有效性.
- 在数据质量和模型可解释性方面发现了挑战.
结论:
- 数据驱动的FDD方法正在提高废水处理的可靠性.
- 可解释的人工智能,自适应处理和通用性是未来的关键方向.
- 改进的FDD提高了废水系统的效率,可靠性和可持续性.
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