近日，中環(huán)水務(wù)下屬湘潭中環(huán)水務(wù)有限公司“自來水廠凈水系統(tǒng)中絮凝神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建”項(xiàng)目研發(fā)團(tuán)隊的研究成果——題為《Application of a New Architecture Neural Network inDetermination of Flocculant Dosing for Better ControllingDrinking Water Quality》的學(xué)術(shù)論文在瑞士《Water》（影響因子3.530）期刊上正式發(fā)表。該研究團(tuán)隊的另一篇題為“Developing flocculation tensor to monitor water quality using deep learning model”的學(xué)術(shù)研究成果也即將在德國《Environmental Chemistry Letters》（環(huán)境化學(xué)快報）（影響因子13.615）上刊登。這兩篇論文都將錄入SCI數(shù)據(jù)庫。

上述研發(fā)項(xiàng)目是中環(huán)水務(wù)袁芳博士牽頭的、中國節(jié)能重大科技創(chuàng)新項(xiàng)目《智能水廠整體工藝方案研究》的子課題，由湘潭中環(huán)水務(wù)有限公司與湖南科技大學(xué)共同開發(fā)研究。

隨著飲用水廠運(yùn)行管理精細(xì)化要求的不斷提高，在保證水量水質(zhì)提升的基礎(chǔ)上，挖掘運(yùn)行系統(tǒng)大量數(shù)據(jù)的潛在作用以實(shí)現(xiàn)節(jié)能降耗與生產(chǎn)運(yùn)營增質(zhì)提效目標(biāo)，已成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。混凝自動投藥控制是制水企業(yè)正常生產(chǎn)與藥劑成本控制的關(guān)鍵，但國內(nèi)水廠在自動投藥方面存在藥耗高、經(jīng)濟(jì)效益差、水質(zhì)不穩(wěn)定、人員勞動強(qiáng)度大等一系列問題。上述研究成果通過架構(gòu)新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，準(zhǔn)確預(yù)測絮凝劑的投加量，將完成科學(xué)投藥與精準(zhǔn)投加任務(wù)，實(shí)現(xiàn)水處理運(yùn)營增效目標(biāo)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可提高絮凝投藥的精確度，降低人工作業(yè)強(qiáng)度與運(yùn)營成本，為企業(yè)運(yùn)營自動化水平再上新臺階提供了可靠的技術(shù)支持。研究為絮凝投藥控制基礎(chǔ)數(shù)據(jù)開發(fā)與應(yīng)用提供了新方法。上述研究成果為加強(qiáng)制水系統(tǒng)污染物的監(jiān)測、分析與控制提供了新的科學(xué)依據(jù)。