نقش هوش مصنوعی در پایش و پیش بینی کیفیت پساب تصفیه خانه های فاضلاب مرور رویکردها و مسیرهای آینده

افزایش فشار بر منابع آب شیرین، رشد جمعیت، توسعه صنعتی و تشدید آلودگی های زیست محیطی، ضرورت مدیریت پایدار منابع آب و کنترل کیفیت پساب تصفیه خانه های فاضلاب را برجسته کرده است. در این راستا پایش و پیش بینی دقیق کیفیت پساب برای جلوگیری از آلودگی منابع آب و انطباق با استانداردهای زیست محیطی اهمیت زیادی دارد. با وجود کاربرد روش های سنتی، وابستگی به نمونه برداری دستی، زمان بر بودن تحلیل های آزمایشگاهی و عدم امکان پایش پیوسته کارایی این روش ها را محدود کرده است. در سال های اخیر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به عنوان رویکردی موثر برای مدل سازی، پایش و پیش بینی کیفیت پساب مورد توجه قرار گرفته اند؛ با این حال هنوز چارچوبی جامع برای مقایسه روش ها، تبیین نیازمندی های داده ای و عملیاتی و بررسی مزایا و محدودیت های این فناوری ها ارائه نشده است. هدف این مقاله مرور کاربردهای هوش مصنوعی در پیش بینی کیفیت پساب تصفیه خانه های فاضلاب و بررسی الگوریتم های پرکاربرد شامل شبکه های عصبی مصنوعی، یادگیری عمیق، ماشین بردار پشتیبان، جنگل تصادفی و مدل های ترکیبی است. همچنین نیازمندی های داده ای، الزامات مدیریتی، چالش های پیاده سازی و مراحل طراحی مدل های پیش بینی بررسی شده اند. نتایج مطالعات نشان می دهد مدل های مبتنی بر هوش مصنوعی توانایی بالایی در پیش بینی پارامترهای کلیدی کیفیت پساب نظیر TSS، BOD، COD، نیتروژن و فسفر دارند و می توانند به بهبود تصمیم گیری، کاهش مصرف انرژی و مواد شیمیایی، افزایش پایداری عملکرد تصفیه خانه و کاهش ریسک های زیست محیطی کمک کنند. در نهایت این مقاله با ارائه یک چارچوب مفهومی یکپارچه، مسیرهای آینده پژوهش و توسعه سامانه های هوشمند و داده محور در مدیریت تصفیه فاضلاب را تبیین می کند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، کیفیت پساب ، تصفیه خانه فاضلاب ، پیش بینی کیفیت آب ، پایش هوشمند