使用深度学习预测建模和优化电凝处理以去除酸盐:迈向智能和可持续的水处理

科学领域:

• 环境工程 环境工程
• 水处理技术水处理技术
• 环境科学中的人工智能

背景情况:

• 废水中的酸盐 (NO3−) 污染对环境和健康构成重大风险.
• 电凝 (EC) 是水净化的一个有前途的技术,但其优化需要先进的建模.
• 深度学习为理解和优化复杂的环境过程提供了强大的工具.

研究的目的:

• 优化电凝 (EC) 过程,以有效地从合成废水中去除酸盐 (NO3−).
• 开发和评估先进的深度学习模型,特别是混合卷积神经网络 (CNN) 和长短期记忆 (LSTM) 网络,用于预测EC性能.
• 分析能源消耗和运营成本,以获得可持续和经济高效的水处理解决方案.

主要方法:

• 开发了一种混合CNN-LSTM深度学习模型,以捕捉EC过程的时空动态.
• 使用Box-Behnken设计优化EC参数,包括pH值,初始NO3−度,导电性,电压,电流和反应时间.
• 多个机器学习和深度学习模型 (包括XGBoost和CNN-LSTM) 被训练并使用MSE,RMSE,MAE和R2.2等指标进行比较.

主要成果:

• XGBoost模型显示出优异的预测性能,MSE (44.77),RMSE (6.69) 和MAE (4.93) 的最低值,R2 (0.96) 的高值.
• 混合CNN-LSTM模型表现出卓越的性能,有效地捕捉了时空动态,在交叉验证中实现了R2 = 0.886 ± 0.056.
• 使用Al/Fe组合电极的优化EC工艺实现了低运营成本 (0.25美元/m3),表明了可持续水处理的巨大潜力.

结论:

• 混合深度学习架构,如CNN-LSTM,对于模拟复杂的,时间依赖的环境过程,如电凝以去除酸盐,非常有效.
• 该研究为开发智能,成本效益高,环境可持续的水处理技术提供了坚实的框架.
• 优化的EC工艺为高效的酸盐去除提供了可行的解决方案,最大限度地减少能源使用和运营费用.