基于自组织神经网络和K-means的场地地下水污染特征分析与分区管控研究

该研究基于自组织神经网络(SOM)和K-means方法,以华中地区某铬渣污染场地为研究对象,探讨了SOM+K-means方法应用于场地地下水污染分区管控的可能性。通过监测数据的描述性统计分析场地地下水污染特征,发现Cr (Ⅵ)、COD_Mn、SO₄2-、TDS、NO₃-、NH₃-N、Mn为研究区的主要污染物。基于SOM+K-means分析挖掘,并基于空间插值方法,将研究区地下水分为4类区域,并识别出每类区域需重点关注的污染指标。结果显示:类别Ⅰ需关注NO₃-;类别Ⅱ需关注Cr (Ⅵ)、COD_Mn、NO₃、TDS、NH₃--N;类别Ⅲ需关注SO₄2-;类别Ⅳ需关注Mn。该方法可较好地应用于地下水污染分区管控,对场地地下水污染防治具有指导意义。     

基于臭气测定值的渗滤液恶臭浓度机器学习预判模型

为了评估生活垃圾运输过程中,发酵垃圾渗滤液中气味浓度的变化.采用控温发酵对含水量不同的渗滤液样本进行处理,并应用仪器测量与人工嗅辨相结合的方法来确定气味浓度.结果表明,仪器测量结果与人工嗅辨值之间存在显著的相关性（r=0.916）,从而验证了所采用方法的有效性.进一步地,研究分析了水分含量、温度和发酵时间对气味浓度的具体影响.通过比较随机森林、XGboost和LightGBM等先进机器学习模型的性能,使用MAE、MSE、MAPE等评价指标后,确认随机森林模型在预测气味浓度方面的优越性.这些结果为理解和控制垃圾处理过程中的气味扩散提供了实用的参考,并为机器学习技术在环境科学研究中的应用奠定了基础.     

基于无人机遥感与机器学习的岸滩大型塑料垃圾监测方法

鉴于现场人工调查手段对海滩垃圾的监测具有成本高、耗时长等特点,近年来无人机遥感技术在海洋垃圾监测中的应用受到广泛关注。为评估无人机遥感及机器学习技术在海洋垃圾信息收集与分析中的有效性,首先,本研究将无人机遥感图像的目视解译结果与实地调查进行对比,结果表明,目视解译对垃圾的总体识别率达68.1%～75.1%,对各类塑料垃圾的识别率达38.9%～94.3%,说明无人机图像解译垃圾具有较强的可行性;其次,在目视解译无人机图像的基础上,引入机器学习技术自动解译图像,该技术对各类塑料垃圾的识别准确率达77.9%～81.5%,回收率达45.6%～60.6%;最后,本研究将无人机遥感与机器学习技术运用于崇明岛岸滩的实地调查中,成功地实现了样区塑料瓶、塑料渔网、塑料浮球、塑料泡沫和浮木等多类垃圾通量和组成的快速统计与空间分布分析,并揭示了台风前、后岸滩垃圾的变化特征。本研究发展并验证了基于无人机遥感与机器学习图像解译的岸滩塑料垃圾监测技术,实现了垃圾数据的半自动化采集、识别与统计的完整监测过程,提升了监测效率。本研究发展的机器学习模型可解决海量、复杂无人机影像中垃圾的定位与识别需求,一定程度上实现了智...     

造纸废水处理过程的高斯过程回归软测量建模

针对造纸废水处理系统的时变性、非线性和复杂性等特点,本文提出一种基于高斯过程回归的软测量模型.基于平方指数协方差、线性协方差和周期性协方差函数组合构建了7种高斯过程回归模型,分别对出水化学需氧量和出水悬浮固形物浓度进行回归预测.此外,还对比了多元线性回归模型、主成分回归模型、偏最小二乘模型、人工神经网络模型和高斯回归模型的预测效果.对比计算结果表明无论是对输出变量的训练拟合还是预测,高斯过程回归模型的拟合效果均优于非高斯过程回归模型.高斯过程回归模型的预测结果表明：对于出水化学需氧量,线性协方差函数与周期性协方差函数的组合模型可以取得最好的预测结果;对于出水悬浮固形物,平方指数协方差函数与线性协方差函数组合模型可以取得最好的预测结果.     

机器学习在有机固废全链条处置中的应用进展

有机固废热转化过程会发生一系列复杂的热化学反应,给深入理解其机理、优化转化过程技术参数及实现产物定向调控等带来挑战。基于数据驱动的机器学习建模方法可推动有机固废的智能化和精细化处置。综述了基于机器学习的智能建模方法在有机固废全链条处置中的应用,总结了机器学习对有机固废上游产生量与理化特性、中游热转化过程及产物特性、下游产物利用与效益评估等的预测并对比了不同模型的适用场景及优缺点,以期构建有机固废全链条智能化处置方案,实现集无害化、减量化、资源化、高值化及智能化于一体的有机固废高效处置模式,为实际固废的有效管理提供一定的指导意义。     

废水中鸟粪石回收的机器学习预测和优化

基于机器学习的方法,探究了从模拟废水中以鸟粪石的形式回收氮和磷的问题。利用极限梯度提升算法(XGBoost)和随机森林(RF)模型对磷回收率和氮回收率进行单目标和多目标预测,明确了7种工艺条件对鸟粪石结晶的影响。XGBoost在单目标(R²=0.91～0.93)和多目标(R²=0.89)的预测方面表现均优于RF。此外,在P初始浓度为10 mg/L和1 000 mg/L的情况下,通过实验验证了多目标模型的优化解集,得到鸟粪石回收的最佳工艺条件为N∶P比值为1.2∶1,Mg∶P为1∶1,pH为9.5,反应时间为80 min,反应温度为25℃,搅拌速率为240 r/min。     

基于BP神经网络的粤北某地区地下水脆弱性评价及其风险管控

针对传统DRASTIC模型在参数权重确定过程中主观性强问题,以粤北某地区浅层地下水为研究对象,利用采集的地下水相关数据和新增土地利用类型参数,在优化BP神经网络算法和构建DRASTICL模型基础上,借助地下水NO^-₃浓度进行模型验证,建立耦合BP神经网络算法的BP-DRASTICL模型,进而根据地下水脆弱性空间分布特点提出了地下水污染风险管控对策。结果表明：训练函数为trainlm、学习率为0.1、隐含层神经元节点数为6时,BP神经网络算法效果最好,相应地获得的最优BP-DRASTICL模型参数权重依次为0.1420(地下水埋深,D)、0.1151(净补给量,R)、0.0791(含水层介质,A)、0.1833(土壤介质,S)、0.0908(地形,T)、0.1574(包气带介质影响,I)、0.0891(渗透系数,C)和0.1433(土地利用类型,L)。D、S、T和L对评价结果的影响最大。与DRASTIC模型、DRASTICL模型相比,BP-DRASTICL模型的Pearson和Spearman相关系数最高,分别达到0.615和0.656,表明硝...     

机器学习方法在污水处理系统中的应用

由于污水处理系统一般较为复杂且受外界因素影响较多,对其进行精准调控一直是环境领域的难题之一。传统方法无法满足日益复杂的工程项目需求。近年来发展起来的机器学习方法为此类问题提供了一系列有效的解决方案。介绍了人工神经网络、支持向量机、随机森林等机器学习方法的特点,并从水质预测预警、污水处理系统故障诊断和智能控制3个方面阐述了机器学习方法在污水处理领域的应用,分析了机器学习方法相较于传统方法的优势及其应用于污水处理系统中存在的问题,展望了机器学习方法未来在污水处理领域应用的前景和趋势。     

基于随机森林模型的辽河高时间分辨率氮、磷浓度模拟与预测

随着环境信息获取技术的飞速发展,水质监测数据逐渐呈现出高时间分辨率的特点.针对传统方法在模拟高频检测数据时的不足,本文基于随机森林建立了河流氮、磷逐日浓度预测模型,识别了影响辽河干流马虎山断面氮、磷浓度变化的主要因素,并预测了未来不同情景下氮、磷浓度变化特征.结果表明：①马虎山断面氮、磷浓度变化的主要影响因素是上游珠尔山断面的来水水质和本断面的流量;②随机森林模型在高时间分辨率的水质指标模拟中具有误差低和拟合优度高的特点,其中,TN浓度预测模型的RMSE为0.40 mg·L^-1,R²为0.95,TP浓度预测模型的RMSE为0.01 mg·L^-1,R²为0.96;③在不同水文、污染控制和来水水质的变化情景下,未来马虎山断面氮、磷浓度变化主要取决于上游 来水水质,加强全流域营养盐控制是确保断面水质稳定达标的重要基础.     

污水处理系统中N2O的生产利用及数据驱动模拟研究进展

氧化亚氮(N₂O)是一种温室气体,同时也是具有能源回收潜力的强氧化性物质。综述了促进N₂O产生的新兴污水脱氮过程及提高N₂O产生的方法,比较了不同方法的运行条件及N₂O转化率,并指出了各种方法的不足之处。从识别N₂O产生的关键影响因素和预测N₂O产量2个方面综述了污水处理过程中N₂O数据驱动模型的研究进展。目前N₂O的增产方法主要包括耦合好氧-缺氧氮分解过程、单反应器生产过程及基因工程菌和半导体修饰菌增产过程。收集污水处理厂中的大数据可以建立N₂O数据驱动模型,但是现有的数据驱动模型仅仅关注N₂O减排。开发N₂O的新型增产过程,优化控制增产过程的功能菌种,建立N₂O数据驱动模型与N₂O增产方法之间的关联性是未来N₂O生产利用技术的发展方向。