智能废水处理厂转移学习方面的进展:学习框架和新兴途径

科学领域:

• 环境工程 环境工程
• 人工智能在水资源管理中的应用
• 机器学习用于废水处理.

背景情况:

• 废水处理厂 (WWTP) 面临着由于复杂的流程和数据收集限制的高效运行方面的挑战.
• 在WWTP中采用机器学习的障碍在于,对于诸如水质预测和故障检测等任务而言,耗费大量精力,依赖专家的数据采集.

研究的目的:

• 为WWTP中转移学习 (TL) 应用提供全面的审查.
• 为了解决智能WWTP策略的TL缺乏专门的审查问题.
• 为开发和实施基于TL的解决方案提供信息,以优化WWTP.

主要方法:

• 总结了在WWTP中TL应用的框架.
• 检查在以前的研究中使用的预训练模型,数据源,传感/控制模式,计算平台和TL策略.
• 确定在WWTP中TL的挑战和未来研究方向.

主要成果:

• TL通过转移液压模式,污染物指标和污泥特征的学习特征来增强WWTP过程.
• 在数据稀缺的环境中,TL提高了预测准确性,帮助估计营养度,传感器校准和异常检测.
• 最近的研究表明,TL在识别传感器污染和设备故障方面的有效性.

结论:

• 转移学习提供了一种有效的方法来克服WWTP中的数据限制.
• 关键的挑战包括数据异质性,缺乏基准数据集,模型概括和动态条件.
• 需要进一步的研究来将TL整合到下一代智能WWTP中.