基于深度学习的集成化污水处理装置设计

周小凯; 姜怡杰; 邓迎; 王宇恒; 霍承昕

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基于深度学习的集成化污水处理装置设计

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将电化学和生物电化学结合,利用电化学解决污水中的离子,生物电化学处理有机物。引入当下绿色的生物电化学的前沿技术,通过藻类微生物和水草的共生体系的引入,相辅相成,综合解决氮磷污染物和重金属离子。此外,结合深度学习算法,还可以达到精准处理。目前我国水污染严重,现有的污水处理厂对于污染物没有针对性,需要大量水力和电能,效率低下;污水处理厂的大量兴建和专业级污水处理技术人员数量不匹配;污水处理成本高。为解决这些问题,我们致力于研究一种基于深度学习的集成化污水处理装置。

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来源
《中国科技信息》 |2022年第13期|133-139|共7页
作者
周小凯; 姜怡杰; 邓迎; 王宇恒; 霍承昕;
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作者单位

北京交通大学机电学院;

北京交通大学语传学院;

北京交通大学詹天佑学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类一般性问题;
关键词
污水处理装置; 污水处理厂; 污水处理成本; 生物电化学; 氮磷污染物; 深度学习; 水污染; 共生体系;

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