استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین برای پیش بینی میزان غلظت خروجی فلزات سنگین در تصفیه پساب های صنعتی

مدیریت پساب های صنعتی به عنوان یک موضوع حیاتی در علوم زیست محیطی به و یژه با افزایش آلاینده های صنعتی اهمیت یافتهاست. این مقاله به بررسی روش جذب به عنوان تکنیکی موثر در تصفیه فاضلاب و حذف فلزات سنگین می پردازد. برای بهینه سازیفرآیند حذف آلاینده ها، از مدلهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین استفاده شده است. این مدلها با تجزیه و تحلیل پارامترهاییمانند نوع آلاینده، نوع جاذب، دما، غلظت اولیه، دوز جاذب، زمان و pH می توانند میزان حذف فلزات سنگینی مانند آهن، سرب و کادمیوم، مس، نیکل و کروم را پیش بینی کنند. نتایج نشان میدهد که مدل رگرسیون جنگل تصادفی با ضریب همبستگیبرابر با ۰/۹۹۵۲ بهترین مدل برای پیش بینی غلظت خروجی آلاینده ها است. این تحقیق بر اهمیت استفاده از تکنیک های پیشرفته یادگیری ماشین در مدیریت پساب های صنعتی و بهبود فرآیند حذف فلزات سنگین تاکی د دارد و میتواند به توسعهروشهای بهینه تر در این حوزه کمک کند.