Обзор современных технологий характеристики и измерения качества сточных вод: возможен ли сегодня переход на мониторинг в реальном времени?
A review of the state-of-the-art wastewater quality characterization and measurement technologies. Is the shift to real-time monitoring nowadays feasible?
2024-03-12
SCID: 54.1/mcs69ch6
Discuss with AI
Интернет вещей (IoT) и машинное обучение (ML)биохимическое потребление кислорода (BOD)мониторинг в реальном времениsoft-sensingхарактеризация качества сточных вод
Figures from the paper
Abstract (AI)
Эффективная характеристика качества потоков сточных вод необходима для обеспечения безопасного сброса или повторного использования очищенных сточных вод (WW). Для описания качества воды используются многочисленные параметры: некоторые требуются директивами (например, биохимическое/биологическое потребление кислорода (BOD), общий азот (TN), общие фосфаты (TP)), другие применяются для управления процессом (например, расход, температура, pH). Традиционно признанные методы оценки этих параметров выполняются в лаборатории, оффлайн или ат-лайн, и сопряжены со значительной задержкой между отбором проб и получением результатов. Альтернативные методы характеристики, работающие inline или online, как правило, более экономичны, но часто не принимаются для регуляторной отчетности. В настоящем обзоре описываются доступные лабораторные подходы и сравниваются с инновационными решениями в реальном времени (RT). Переход от лабораторных к RT-измерениям позволяет получать ценную операционную информацию, исключать временные задержки и оптимизировать управление очисткой сточных вод. Исследуется ряд категорий датчиков для выстраивания общей схемы, в которой RT-приложения могут заменить длительные традиционные процессы, с указанием возможных недостатков. Существенное улучшение RT-измерений может быть достигнуто за счет применения продвинутых методов soft-sensing и Интернета вещей (IoT) в сочетании с машинным обучением (ML) и искусственным интеллектом (AI).
Key Findings
1
Существуют разные категории датчиков, которые потенциально могут заменить длительные традиционные процессы, но у каждого есть потенциальные недостатки.
2
Продвинутые методы soft-sensing, IoT, машинное обучение и ИИ могут значительно улучшить измерения в реальном времени для сточных вод.
3
Альтернативные методы in-line и on-line обычно более экономичны и обеспечивают возможности для мониторинга в реальном времени.
4
Регулирующие органы часто не принимают некоторые in-line/on-line методы как эквивалент лабораторных измерений.
5
Переход от лабораторных методов к измерениям в реальном времени дает ценную операционную информацию, сокращает задержки и позволяет оптимизировать очистку сточных вод.
6
Традиционные лабораторные методы (off-line или at-line) приводят к значительным задержкам между отбором проб и получением результатов.
7
Качество сточных вод обычно характеризуется параметрами, такими как БПК (BOD), общ азот (TN), общ фосфаты (TP) и параметрами управления процессов, такими как расход, температура и pH.
Research Object
Технологии характеристики и измерения качества стоков (лабораторные методы, inline/on-line и системы реального времени на базе датчиков и soft-sensing)
Research Subject
Оценка целесообразности и сравнительных характеристик перехода от лабораторных методов к мониторингу в реальном времени: охват параметров (BOD, TN, TP, расход, температура, pH), оперативность, приемлемость для регуляторов, экономическая эффективность и улучшение за счёт IoT, машинного обучения и ИИ
Publication Details
Publication Date
2024-03-12
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
82
Open access PDF
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest