人工智能在电化学水处理过程中的应用

人工智能在电化学水处理过程中的应用

吴磊

身份证号码：120105198212134838

摘要：随着我国社会经济的蓬勃发展，化工企业的规模也越来越大，为经济发展提供必要的支持。化工企业作为环境污染的重点企业，应该在其生产中注意的各种安全问题，才能保证可持续发展的理念，在行业发展中，得到贯彻和实施。在化工安全生产中的电化学水处理技术的应用，是非常重要的。但是我国对于电化学水处理的相关研究，具有一定的延迟性和不全面性。因此还需要社会对这个技术给予重视，使化工企业的安全问题，能够得到更好处理，电化学水技术更能够促进化工生产的发展，与环境的保护更加协调。

关键词：电化学；人工智能；水处理

中图分类号：TQ085文献标识码：A

引言

随着全球水资源的日益紧缺和环境污染的加剧，水处理技术在环境保护和资源可持续发展方面具有重要意义。电化学水处理技术作为一种高效、绿色、可持续的水处理方法，受到了广泛关注。而人工智能（AI）作为一种强大的工具，在电化学水处理过程中的应用为我国水处理行业带来了革命性的变革。

1 电化学水处理技术

发电厂的化学水处理是通过一定的手段改变化学水的性质的过程。通常有两种类型的过程：物理处理和化学处理。主要目的是确保发电厂的化学水处理产品不会对环境构成威胁。发电厂的化学水处理过程可分为三个阶段。第一阶段是物理处理技术阶段。该阶段利用物理技术去除化学水中的不溶性污染物，如过滤。第二阶段是生物处理技术。这一阶段主要涉及从水中去除有机物或将有机物转化为相对容易去除的物质。生物处理阶段的主要手段是脱硫。第三个阶段是转型阶段。该阶段主要通过化学沉淀、生化、物理和化学方法去除电厂化学水中的有害物质。在发电厂进行化学水处理之前，应进行预处理，以去除原水中的悬浮固体、胶体和其他杂质。然后，可以在发电厂进行化学水处理，实现发电厂化学水的循环利用，同时避免可能造成环境污染的污染物排放。

2 人工智能在电化学水处理过程中的应用优势

（1）提高处理效果：人工智能技术能够实时监测电化学反应过程中的关键参数，如电流、电压、反应液浓度等，并对这些数据进行分析和预测。这有助于优化反应条件，提高处理效果，减少废水中的有害物质含量。（2）优化控制系统：通过人工智能算法，可以对电化学水处理过程中的控制系统进行优化，实现对反应速度、电流密度等参数的精准控制。这将有助于提高处理设备的运行效率，降低能耗。（3）预测故障和维护：人工智能技术可以对电化学水处理设备进行实时监测，预测潜在的故障风险，并提出相应的维护建议。这将有助于降低设备故障率，延长使用寿命。（4）降低成本：人工智能技术可以提高电化学水处理过程的自动化程度，减少人工干预，降低运行成本。同时，通过优化反应条件，实现废水资源化，降低处理成本。

3 电化学水处理技术分析

3.1 电化学水处理技术电凝聚法

Fe2+、Fe3+等利用电解技术，从铁屑和铁板中生成，铝板也可以用这个方法，生成或Al3+。这个过程中，Fe（OH）2、Fe（OH）3、A（lOH）3等再絮凝生成，此时水中的污染物也被祛除。在化工安全生产中的供水，可以有一部分用铁，通过电凝聚法溶解。这是通过Fe2+氧化成Fe3+的作用机理，利用它们与新生态氧和溶解氧的不溶性阳极反应进行的。电化学水处理技术进而水解，从而形成氢氧化铁的胶体，还要砂滤去除。同时OH-引起p H值上升，这是阴极反应造成的。过滤条件也由于从产生的微气泡中高铁胶体集聚成较大的颗粒，而得到改善。电化学水处理中电流密度4.0m A/cm2、通电率为50%，就可以由4.0 mg/L含铁量降至0.3 mg/L。这个过程，非常适合小规模的供水系统，没有任何化学药剂添加，不易造成污染。在75.11%、80%和80%以上的COD、SS及色度去除率，表明双铝电极电凝聚气浮强化一级电化学水处理方式，非常有价值。

3.2 反渗透技术

近年来，随着我国科学技术的不断提高，电厂化学水处理技术也在不断改进，取得了一系列成果。各行业也感受到了全膜分离技术的优势。在我国发电厂的化学水处理中，全膜分离技术主要体现在锅炉给水的过滤净化上。常用的技术包括反渗透技术、超滤技术和静电脱盐技术。通过全膜分离技术，可以获得高水质纯度的水资源，操作简单、环保。反渗透技术是全膜分离技术中最关键的部分，具有突出的优势。它对环境友好，不造成环境污染，操作简单，脱盐和回收率高。它在发电厂的化学水处理中备受青睐。反渗透技术的工作原理是，在一定的压力下，反渗透膜可以通过比其孔径更小的离子或小分子物质。大分子物质和一些离子不能通过反渗透膜。这一原理可用于实现发电厂化学水处理的目标，反渗透技术可以有效去除电厂化学水中的可溶性金属、有机物和胶体颗粒，拦截大分子物质。一般可以说，反渗透技术只能让水分子通过反渗透膜，去除97%以上的阴离子和阳离子，降低了后续水处理的工作压力，为阴离子和阳离子床、混床和静电脱盐工作提供了便利。

3.3 人工智能的水处理设备自动化监控

实现水处理设备自动化监控控制系统，我们可以将其建模为一个分类问题。具体来说，我们可以将水处理设备的状态分为两类，例如“正常”“异常”，并使用支持向量机对其进行分类。进一步，根据所得到的水处理设备监控系统检测的设备运行状态信息以及水质检测信息，通过人工运行维护策略的历史记录信息，建立有监督的决策树学习，最后为提高系统的决策性能，使用 Bagging 方法，通过 N 个决策树的决策结果，实现对每一个水处理设备的控制策略的选择，从而实现一个自动化的水处理设备自动化监控控制系统。

3.4 人工智能模型对电化学反应过程的能耗

在废水电化学处理的实际应用中，运行成本是需要考虑的重要因素之一。它包括添加化学品的成本、电化学处理的能耗和溶解电极的成本，其中电力消耗是能源成本的关键组成部分。电能的消耗与电解质和污染物的浓度有关，反应过程中电解质和污染物浓度的变化可以改变反应过程中消耗的电能量。电化学过程的能耗取决于各种因素，如系统电压、电极材料与极板之间的距离、处理时间、废水量、污染物浓度和废水循环的均匀速度。为了节约能源，有必要优化电化学水处理工艺的参数，以实现更高的效率和更低的成本。在电化学水处理过程中，废水的成分会随着时间的推移而变化，电流密度和最佳电流密度也会发生变化。电化学氧化过程中依赖的主要物质是生成的活性羟基，但活性羟基很难在线监测。人工智能模型可以识别易于监测的参数和难以监测的参数之间的关系。

结束语

电化学水处理技术对化工安全生产具有重大的意义，也非常具有研究价值。当前推广电化学水处理技术，不仅能够促进化工厂的发展，同时也是贯彻环境保护的可持续发展理念的要求。电化学水处理技术的应用，不仅对化工企业发展意义重大，对整个社会环境来说，同样重要。人工智能模型可以通过优化电化学水处理系统，有效提高废水处理过程的效率，降低能耗。通过污水参数的软测量，人工智能可以实现电化学水处理反应过程的实时控制。

参考文献

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