基于深度学习和物联网技术的智慧污水管控系统

在智慧城市建设中,水资源的智慧化管理是其不可或缺的一环,智慧水务对促进城市的长期健康发展意义重大。以青岛市某精细化工厂为例,将人工智能技术与物联网技术相结合并运用于该化工厂智慧污水管控系统中,通过一系列传感器采集动态数据,实现对水质质量的实时监测。该智慧污水管控系统应用深度学习中的长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络对设备故障进行预测,设计并实现了基于强化学习和专家系统的智能运行模块对该污水处理装置进行管理。初步实验结果表明:该系统可以实现对小型化、分布式的智慧污水管控系统的智能运行和预测性维护,具有可行性且运行稳定。     

厌氧消化和好氧堆肥对城市污泥中新污染物的削减

城镇污水处理规模的扩大使得城市污泥的产生量增加,而药物及个人护理品(PPCPs)、生物性污染物、微塑料(MPs)和雌激素等新污染物在污泥中的检出率也呈增加趋势。污泥厌氧消化制沼气、好氧堆肥制土壤改良剂具有削减污染物、回收有价值组分、降低环境风险等多重功效,然而它们对新污染物的削减效果尚待考察。以上述4种新污染物为例,比较了它们在不同国家城市污泥中的存在状况,综述了厌氧消化、好氧堆肥、厌氧消化和好氧堆肥结合以及与物化措施联合对新污染物的削减情况及存在的问题。针对污泥中多种新污染物并存的状况,提出未来应开发针对多种新污染物的去除技术,同时强化新污染物削减机制的研究,以保障城市污泥的安全利用。