Volume 2,Issue 7
深度学习驱动的污水处理厂出水水质预测与工艺优化
伴随城市化不断推进以及工业废水排放数量的攀升，污水处理厂遭遇了提高出水水质以及运行效率这两重难题。以往的水质预测手段在应对繁杂的非线性数据时，存在精准度欠佳、及时性不够等状况，难以契合现代污水处理精细化的要求。深度学习作为一种高效率的数据处理手段，能够自行探寻数据里的复杂特性以及潜藏规律，给污水处理厂出水水质的预测及工艺的优化提供了全新的解决办法。本文就深度学习在污水处理这一领域的运用展开研究，首先剖析它在提升预测精准程度、探寻工艺内在联系、优化资源分配以及强化水质安全等方面的关键价值；紧接着探究深度学习目前在污水处理厂当中的应用实际情况，涵盖数据驱动的建模、多源数据的融合、实时的优化管控以及与传统工艺相结合的情形；最后从模型架构、数据管理、控制算法以及人机协作等多个方面提出具有针对性的优化举措，目的在于为污水处理厂达成智能化的升级以及可持续发展给予理论层面的支撑与实践方面的参考。
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