摘要
日化废水含有表面活性剂、增稠剂及难降解有机物等特征污染物,致使传统监测与药剂投加模式难以适配其复杂性与动态波动性。文章旨在通过人工智能技术破解水质识别滞后与药剂投加粗放的难题。构建光谱与电化学多源特征数据融合采集框架,开发基于深度学习的污染物类型智能识别模型,实现对阴/非离子表活剂、有机硅消泡剂等关键污染物的快速分类。进一步设计自适应精准投加算法,集成水质波动反馈机制与药剂反应动力学耦合模型,动态优化絮凝剂、氧化剂等核心药剂的投加量。经仿真平台验证,算法系统可显著降低投药过量风险与运行成本,为日化废水处理提供从污染物智能识别到药剂精准调控的全链条解决方案,推动行业的智能化、精细化发展。
出处
《上海轻工业》
2026年第1期130-132,共3页
Shanghai Light Industry
基金
四川省水利厅科研项目“改性田螺壳生物炭对水中三氯生(TCS)的吸附性能及机理研究”(编号:SKY2019-05)。
