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?
Alessandro Moretti, Heidi Lynn Ivan, Jan Škvařil
2024-03-12

Интернет вещей (IoT) и машинное обучение (ML)биохимическое потребление кислорода (BOD)мониторинг в реальном времениsoft-sensingхарактеризация качества сточных вод
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).
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.

Технологии характеристики и измерения качества стоков (лабораторные методы, inline/on-line и системы реального времени на базе датчиков и soft-sensing)

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
Access Type
Author Information
Authors
Alessandro Moretti
Heidi Lynn Ivan
Jan Škvařil
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%