Arti Malviya与Dipika Jaspal的综述文章《Artificial Intelligence as an Upcoming Technology in Wastewater Treatment: A Comprehensive Review》发表于期刊《Environmental Technology Reviews》2021年第10卷第1期,文章编号177–187,DOI为10.1080⁄21622515.2021.1913242。该文章由两位研究者分别来自印度中央邦的Lakshmi Narain College of Technology和Maharashtra邦的Symbiosis Institute of Technology,文章在线日期为2021年4月25日。
本文是一篇关于人工智能(Artificial Intelligence, AI)在废水处理领域应用的综述论文。以下是对文献结构及主要观点的详细学术报告。
人工智能近年来已成为跨学科领域的重要技术,其具有模拟人类智能的能力,被广泛应用于农业、汽车工业、金融、太空探索等多个领域。相比传统方法,AI在效率、速度及无需人类干预等方面表现优异。在废水处理领域,AI逐渐被用作监控水处理厂性能、评估生物需氧量(Biological Oxygen Demand, BOD)和化学需氧量(Chemical Oxygen Demand, COD)的去除效率、预测水的浑浊度和硬度以及其对污染物的吸附效能。通过整合人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANN)、模糊逻辑算法(Fuzzy Logic, FL)以及遗传算法(Genetic Algorithm, GA)等人工智能模型,该技术在废水处理中展示出了显著的优化潜力。
本文旨在全面回顾人工智能技术在废水处理中的研究现状,总结其在去除污染物效率、优化过程参数等方面的作用,探讨未来可能的研究方向。
多个研究已证明,人工神经网络(ANN)可以有效预测废水处理厂的关键变量,如COD、BOD以及总悬浮固体(TSS)。例如,Esquerre等人采用多层网络和链接网络法来分析废水处理单元的BOD去除效率。相关研究表明,采用结合方法的ANN模型能更精确预测COD和BOD值,其相关性系数(R²)达到了0.99。此外,对于COD降解的研究,例如实验中利用人工智能对药品废水(如青霉素类抗生素废水)进行建模,通过铁氢比优化,COD去除效率高达70%以上,相关性系数达0.997。
在污染物去除方面,人工智能通过建立污染物的去除模型,对变量如pH值、吸附剂浓度、流量等的影响进行分析。例如,Mustafa等人研究了具有含油污染废水降解能力的光-芬顿处理过程,得出AI可通过参数优化显著提升处理效率。而在重金属吸附方面,ANN模型被广泛用于优化锌、镍的吸附效率,结果表明ANN提供了准确、高效的预测工具。
类似的研究包括对于橄榄油生产废水中化学需氧量去除的实验建模,研究中利用ANN结合模糊逻辑算法(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems, ANFIS)解释非线性系统行为,取得了优异的预测及优化性能。
废水处理厂(WWTP)的性能优化研究是废水AI应用的一大重点。AI被用于预测活性污泥反应的出水质量,自动调整工艺参数、优化运行效率。例如,研究通过Kohonen映射结合模糊推理系统,显著提高了BOD去除的预测能力。一些研究设计了集成计算系统,通过多层结构实时监测污水处理设施的运行,成功解决了多单元操作之间的偏差问题。此外,AI还被应用于自动负载调整和故障诊断,以提升废水厂整体处理能力。
AI技术尤其在水质监测中展现了出色的与实时数据结合能力。例如,Zhu等人研究了悬浮物和氮浓度的预测模型,相较传统方法,AI模型表现出更高的预测精度。一些研究还利用ANN预测雨水及浅层水系统的水质,证明了AI在高维非线性系统中分析复杂参数关联的能力。
此外,基于AI的水质预测模型在减少操作成本和能耗方面显示了巨大潜力。例如,通过深层神经网络与支持向量机的结合技术,美国一家废水处理设施实现了对异常数据的捕获,同时提升了预测的效率。
混合智能系统集成多种人工智能技术以克服单一AI模型的主要缺陷,其协同能力显著提高了AI应对复杂问题的灵活性。例如,将SVM(Support Vector Machine)与ANN结合,既优化了数据集的处理精度又解决了过拟合问题。同样地,遗传算法(GA)与粒子群优化算法(PSO)的结合有效改善了模型参数化过程中的可靠性。
在废水处理领域,混合系统如神经模糊网络(Neuro-fuzzy systems)逐渐成为优化的主流技术,其代表性工具包括基于适应性网络的模糊推理系统(Adaptive Network-based Fuzzy Inference Systems, ANFIS)。相关研究显示,采用混合方法预测多个污染物(如BOD、COD、氮)的浓度可以提升25%的效率。
综述表明,AI技术以其高精度及无间断的优势为废水处理领域带来了诸多价值:
该文系统地总结了人工智能在废水处理领域的现状及最新进展,介绍了各种AI模型的应用,特别是在污染物去除优化、处理厂性能提升以及水质参数预测中的应用。研究者提出,未来需进一步加强网络模型与实地处理之间的衔接,提高AI的实际应用水平,并探索新兴的生物启发式技术的可行性。
本文的亮点包括综合了多个子领域的最新AI研究成果,并通过详尽的数据支持显示了AI在废水处理过程中的核心作用。这对环境技术的数字化转型具有重要指导意义。
人工智能技术作为可能改变现有废水处理方法的重要手段,在污染物去除精准化、过程参数优化等方面展现了其独特作用,未来研究应着重解决AI技术的高成本及实际应用复杂性问题,同时探索与其他学科的结合机会,为提升全球水资源管理效率提供新的解决方案。