机器学习在水务行业中的应用现状与发展前景

机器学习是人工智能领域的主流算法,近年来水务行业的数据量呈指数级增加,以机器学习为主流算法的人工智能技术在水务行业中的应用逐步得到拓展。综述了机器学习在我国水务行业中的应用现状与发展前景。目前机器学习凭借其强大的数据挖掘能力在水资源优化调度、水处理厂运维、管网运维及城市雨洪管理方面具有较为广泛的应用,在水务信息化和数据资源深度挖掘与整合利用方面做出了突出贡献。未来机器学习能够助力双碳背景下污水厂提标改造,持续推动水务信息数字化向智能化转型。

预氧化强化混凝工艺处理南水北调-水库掺混源水

针对邯郸市双水源供水体系,开展了预氧化强化混凝工艺处理南水北调-本地水库掺混源水试验。结果表明,单因素试验得到的PAC、次氯酸钠最佳投加量分别为5~15、0.1~1.0mg/L,慢速反应搅拌速度以60~100 r/min为宜;采用Box-Behnken法对单因素试验参数进行优化,并建立了响应值为叶绿素a和浊度去除率与PAC、次氯酸钠投加量及慢速反应搅拌速度的二次回归模型,通过Design-Expert软件得到的最优工艺参数如下:PAC投加量为11.85 mg/L、次氯酸钠投加量为0.88 mg/L、慢速反应搅拌速度为67 r/min,此时对叶绿素a和浊度去除率的预测值分别为93.27%、90.79%,与实测值93.26%、90.85%高度接近。

负载高锰酸钾活性炭强化混凝除藻效能

针对南水北调邯郸段原水水质夏季藻类增多的现象,通过烧杯试验对比研究了单独使用混凝剂、活性炭吸附和负载高锰酸钾活性炭吸附对叶绿素a、浊度和UV254的去除效果。结果表明:负载高锰酸钾活性炭对原水中污染指标去除率高于单独使用混凝剂和活性炭吸附,当负载0.4 g/L高锰酸钾的活性炭投加量为15 mg/L时综合去除效果最优,此时对原水中叶绿素a、浊度和UV254的平均去除率分别为77%、92%和61%。活性炭负载高锰酸钾后可使其碘值及表面含氧官能团增加,从而起到强化混凝的作用。