基于人工智能的技术在废水处理厂的异常管理中的应用:一篇综述

科学领域:

• 环境工程 环境工程
• 计算机科学 计算机科学
• 数据科学数据科学数据科学

背景情况:

• 废水处理厂 (WWTP) 面临着由于多变量合和非线性动态,在异常管理方面面临复杂的挑战.
• 传统的监测方法往往不足以有效地检测和控制WWTP中的异常.
• 人工智能 (AI) 是克服这些局限性的有希望的方法.

研究的目的:

• 批判性地审查基于人工智能的近期AI异常管理策略在WWTP的进展.
• 系统地比较不同的AI学习方法和算法,用于实际的工程问题.
• 确定研究缺口,并概述未来的研究方向在AI为WWTPs.

主要方法:

• 在基于人工智能的异常管理中审查监督,无监督和转移学习方法.
• 分析深度学习,集体学习和智能优化算法.
• 评估超越传统准确性的现实世界绩效指标.

主要成果:

• 基于人工智能的策略显示了传感器数据质量控制,早期异常检测和容错控制的潜力.
• 深度学习和整体方法在处理诸如噪音和不平衡数据集等复杂数据问题方面具有优势.
• 主要挑战仍然在于模型的可解释性,计算强度和跨设施的概括性.

结论:

• 人工智能为WWTP异常管理提供了重大进步,但实际实施面临障碍.
• 未来的研究应该专注于可解释的人工智能,适应性学习,数字双胞胎集成和边缘计算.
• 成本效益和环境/经济影响分析对于在WWTP中广泛采用AI至关重要.