研究废水质量的预测算法和开发废水处理综合控制系统

科学领域:

• 环境工程 环境工程
• 水处理技术水处理技术
• 环境管理中的人工智能

背景情况:

• 传统的废水处理和控制系统 (WWTCS) 面临着低于最佳效率和资源利用的挑战,原因是复杂的生物系统不灵活.
• 现有的方法难以适应不断变化的环境因素,导致水污染和不纯净的性能.
• 迫切需要先进的系统来提高废水处理效率和环境保护.

研究的目的:

• 开发和验证废水质量的新型预测算法.
• 为优化WWTCS性能设计一个集成控制系统 (ICS).
• 在准确性,资源效率和适应性方面解决传统WWTCS的局限性.

主要方法:

• 实施深度学习 (DL) 模型,结合卷积神经网络 (CNN),长期短期记忆 (LSTM) 和门式循环单元 (GRU).
• 整合量子回归-随机森林 (QR-RF) 超学习器,以提高预测准确度.
• 在一个主要的废水处理厂部署和测试拟议的DL算法和ICS.

主要成果:

• DL模型实现了高预测准确度,根平均绝对误差 (RMSE) 为24小时的地平线为4.76 mg/L,平均绝对误差 (MAE) 为1小时的预测为0.85 mg/L.
• 与标准WWTCS相比,ICS显著改进,能耗降低17%,化学品使用优化24%.
• 该系统的平均化学氧气需求 (COD) 清除率为94.23%,超过标准系统的88.76%.

结论:

• 拟议的基于深度学习的预测算法和集成控制系统为传统废水处理提供了优越的方法.
• 先进的系统显著提高了预测准确性,优化了资源消耗,并提高了整体处理效率.
• 这项研究提供了一个可扩展和有效的解决方案,通过先进的废水管理来减轻水污染,并确保环境安全.