深度学习框架下化工废水处理安全运行与碳足迹动态评估

Journal: Engineering Technology Development DOI: 10.12238/etd.v6i4.15474

陆建平

宁德国泰华荣新材料有限公司

Abstract

随着环保要求日益严格和碳中和目标的提出,化工废水处理系统的安全运行与碳排放控制成为行业关注焦点。本研究构建了基于深度学习的化工废水处理综合评估框架,集成了长短期记忆网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)和注意力机制,实现对处理系统的实时监控与动态评估。研究选取某大型化工园区污水处理厂为案例,收集2020-2024年运行数据共计158万条,建立了包含42个特征变量的数据集。模型在安全预警方面准确率达到96.8%,相比传统方法提升23.5%；在碳足迹预测方面,平均绝对误差降至4.2%。通过引入多目标优化算法,系统在保证出水COD稳定达标(<50mg/L)的前提下,年均碳排放强度降低18.7%,节能12.3%。研究表明,深度学习技术能够有效提升化工废水处理的智能化水平,为实现绿色低碳运营提供了技术支撑。

Keywords

深度学习；化工废水处理；安全运行；碳足迹；动态评估；智能优化

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