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Brain-inspired multimodal approach for effluent quality prediction using wastewater surface images and water quality data

引用

Frontiers of Environmental Science & Engineering 2024年第3期18卷 69-82页

作者： Junchen Li Sijie Lin Liang Zhang Yuheng Liu Yongzhen Peng Qing Hu School of Environment Harbin Institute of TechnologyHarbin 150090China School of Environmental Science and Engineering Southern University of Science and TechnologyShenzhen 518055China Engineering Innovation Center of SUSTech(Beijing) Southern University of Science and TechnologyBeijing 100083China Faculty of Environment and Life Beijing University of TechnologyBeijing 100124China Engineering Research Center of Intelligence Perception and Autonomous Control Ministry of EducationBeijing 100124China

Efficiently predicting effluent quality through data-driven analysis presents a significant advancement for consistent wastewater treatment *** this study,we aimed to develop an integrated method for predicting effluent COD and NH3 *** employed a 200 L pilot-scale sequencing batch reactor(SBR)to gather multimodal data from urban sewage over 40 *** we collected data on critical parameters like COD,DO,pH,NH_(3),EC,ORP,SS,and water temperature,alongside wastewater surface images,resulting in a data set of approximately 40246 *** we proposed a brain-inspired image and temporal fusion model integrated with a CNN-LSTM network(BITF-CL)using this *** innovative model synergized sewage imagery with water quality data,enhancing prediction *** a result,the BITF-CL model reduced prediction error by over 23%compared to traditional methods and still performed comparably to conventional techniques even without using DO and SS sensor ***,this research presents a cost-effective and precise prediction system for sewage treatment,demonstrating the potential of brain-inspired models.

关键词： Wastewater treatment system Water quality prediction data driven analysis Brain-inspired model Multimodal data Attention mechanism

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