基于实际数据的建模方法,用于估计河水度和总有机碳
Jani Tomperi1, Ari Isokangas1, Mika Ruusunen1
1Control Engineering research group, Environmental and Chemical Engineering research unit, University of Oulu, Oulu, Finland.
Environmental technology
|June 10, 2025
概括
本研究提出了一种成本效益高的方法,使用数据建模来实时估计河水质量变量,如度和总有机碳. 这种方法可以提高水安全监测和工艺效率,而不需要昂贵的传感器.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 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:
- 淡水质量影响水生生态系统,人类健康和工业过程.
- 持续的原水质量监测对于最佳的工艺运行至关重要.
- 高成本和硬件传感器的维护限制了实时河水监测.
研究的目的:
- 开发一个具有成本效益的,基于数据的模型,用于实时估计河流水质量.
- 为监测度和总有机碳提供昂贵的硬件传感器的替代品.
- 为了能够在依赖水的工业过程中进行积极的调整,并提高水安全意识.
主要方法:
- 使用了多重线性回归模型.
- 使用河流水位和水温作为输入变量.
- 使用全年数据集和三个独立测试数据集验证模型.
主要成果:
- 该模型准确地估计了在训练期间的水度 (R:0.80) 和总有机碳 (R:0.85).
- 该模型在独立测试中在各种环境条件下显示出准确性.
- 这种方法被证明是实用的,简单的,并且具有成本效益.
结论:
- 基于数据的建模为实时河流水质监测提供了可行的替代方案.
- 开发的模型可以持续评估关键的水质参数.
- 这种方法支持加强水安全,资源效率和积极的工业过程管理.
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