Использование искусственного интеллекта для прогнозирования поведения мембран при очистке воды и опреснении

Дефицит воды является критической глобальной проблемой, требующей эффективных методов очистки воды и опреснения. Методы мембранной сепарации экологичны и потребляют меньше энергии, что делает их более экономичными по сравнению с другими методами опреснения и очистки. В данном обзоре рассматривается применение искусственного интеллекта (ИИ) для прогнозирования поведения мембран в процессах очистки воды и опреснения. Для моделирования потока воды, прогнозирования образования загрязнений (fouling), симуляции динамики микрозагрязнителей и оптимизации эксплуатационных параметров использовались различные платформы ИИ, включая машинное обучение (ML) и искусственные нейронные сети (ANN). Конкретно такие модели, как сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и опорные векторные машины (SVM), продемонстрировали повышенные предиктивные возможности в этих приложениях. Обзор охватывает последние достижения и подчёркивает превосходство моделей ИИ по сравнению с традиционными методами. Ключевые выводы включают разработку моделей ИИ для различных техник мембранной сепарации и интеграцию концепций ИИ, таких как ML и ANN, для моделирования загрязнения мембран, потока воды и поведения микрозагрязнителей с целью улучшения очистки сточных вод и оптимизации процессов очистки и опреснения. В заключение обзор суммирует приложения ИИ в прогнозировании поведения мембран, а также их сильные и слабые стороны и направления дальнейшего развития ИИ в области мембран для очистки воды и опреснения.