A study of the efficiency of sewage treatment in response to temperate variation by machine learning
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
ABSTRACT To explore the efficiency of sewage treatment in response to external climatic variation, a backpropagation (BP) neural network is utilized to simulate 16,440 data inputs. The accuracy of fit is proved an effective prediction with 95.62%, and based on it, the varied temperature parameters are set artificially, and the counterpart variation of the efficiency index is probed. Results suggest that as temperatures increase, the A2/O process exhibits improved degradation capabilities for chemical oxygen demand (CODCr) and biochemical oxygen demand (BOD5). However, the enhancement trend in degradation efficiency begins to weaken once the temperature increase surpasses 2 °C . Furthermore, the higher temperatures can enhance the efficacy of degradation for fluctuation indices of suspended solids (FI-SS), ammonia nitrogen (FI-NH3-N), and total nitrogen (FI-TN), but weakening the total phosphorus (FI-TP). The findings suggest that artificial neural networks are useful tools on explaining the role of external temperature change on sewage treatment efficiency in a complex environmental system, they will aid in taking preventive measures against the impact of climate change on sewage treatment processes.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- A study of the efficiency of sewage treatment in response to temperate variation by machine learning
- Date Crossref
- 21/05/2025
- Éditeur
- IWA Publishing
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Nanjing Normal University aSchools of Environment pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Chinese Research Academy of Environmental Sciences pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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a School of Environment pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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b Department of Water Ecology and Environment pays non établi dans la noticeInstitution
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bDepartment of Water Ecology and Environment pays non établi dans la noticeInstitution
aSchools of Environment — Nanjing Normal University, Chinese Research Academy of Environmental Sciences et a School of Environment, avec 2 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.