灰色水中微污染物清除的创新方法:人工智能驱动的解决方案和未来前景

科学领域:

• 环境科学 环境科学
• 水处理技术水处理技术
• 人工智能应用程序 人工智能应用程序

背景情况:

• 灰色水是城市废水的主要组成部分,含有新出现的污染物,对公共卫生和生态系统构成风险.
• 有效的灰色水回收需要了解污染物特性和处理不确定性.
• 目前的废水处理方法面临着污水质量,成本和环境风险的挑战.

研究的目的:

• 审查人工智能 (AI) 在提高洗衣灰水回收方面的应用.
• 确定洗衣灰水中普遍存在的微污染物的最佳处理技术.
• 批判性地讨论各种处理过程的发展和局限性.

主要方法:

• 对废水处理中人工智能应用现有文献的审查.
• 对灰色水处理的物理化学,生物和先进氧化过程 (AOP) 的分析.
• 评估人工智能模型,包括人工神经网络 (ANN) 和随机森林 (RF),以获得预测准确性.

主要成果:

• 人工神经网络 (ANN) 是废水处理中最常用的AI模型,提高了预测准确度.
• 随机森林 (RF) 模型在预测生物反应器中的微生物群落方面表现出100%的准确性.
• 人工智能技术在预测和减轻处理系统中的膜污染方面表现有前途.

结论:

• 人工智能显著提高了洗衣灰水回收系统的效率和预测能力.
• 人工智能模型为传统废水处理方法的局限性提供了解决方案.
• 进一步开发和应用人工智能对于可持续的水资源管理和污染物控制至关重要.