近日,中環(huán)水務下屬湘潭中環(huán)水務有限公司“自來水廠凈水系統(tǒng)中絮凝神經(jīng)網(wǎng)絡的構建”項目研發(fā)團隊的研究成果——題為《Application of a New Architecture Neural Network in Determination of Flocculant Dosing for Better Controlling Drinking Water Quality》的學術論文在瑞士《Water》(影響因子3.530)期刊上正式發(fā)表。該研究團隊的另一篇題為“Developing flocculation tensor to monitor water quality using deep learning model”的學術研究成果也即將在德國《Environmental Chemistry Letters》(環(huán)境化學快報)(影響因子13.615)上刊登。這兩篇論文都將錄入SCI數(shù)據(jù)庫。
上述研發(fā)項目是中環(huán)水務袁芳博士牽頭的、中國節(jié)能重大科技創(chuàng)新項目《智能水廠整體工藝方案研究》的子課題,由湘潭中環(huán)水務有限公司與湖南科技大學共同開發(fā)研究。
隨著飲用水廠運行管理精細化要求的不斷提高,在保證水量水質(zhì)提升的基礎上,挖掘運行系統(tǒng)大量數(shù)據(jù)的潛在作用以實現(xiàn)節(jié)能降耗與生產(chǎn)運營增質(zhì)提效目標,已成為當前研究的熱點;炷詣油端幙刂剖侵扑髽I(yè)正常生產(chǎn)與藥劑成本控制的關鍵,但國內(nèi)水廠在自動投藥方面存在藥耗高、經(jīng)濟效益差、水質(zhì)不穩(wěn)定、人員勞動強度大等一系列問題。上述研究成果通過架構新型神經(jīng)網(wǎng)絡模型,準確預測絮凝劑的投加量,將完成科學投藥與精準投加任務,實現(xiàn)水處理運營增效目標。神經(jīng)網(wǎng)絡模型可提高絮凝投藥的精確度,降低人工作業(yè)強度與運營成本,為企業(yè)運營自動化水平再上新臺階提供了可靠的技術支持。研究為絮凝投藥控制基礎數(shù)據(jù)開發(fā)與應用提供了新方法。上述研究成果為加強制水系統(tǒng)污染物的監(jiān)測、分析與控制提供了新的科學依據(jù)。