Машинное обучение улучшает переработку органических отходов

Биологические методы обработки, такие как анаэробное сбраживание, компостирование и разведение насекомых, необходимы для управления органическими отходами, превращая их в ценные ресурсы, такие как биогаз и органические удобрения. Однако эти процессы часто сталкиваются с трудностями из-за присущей им сложности и нестабильности, что может повлиять на эффективность и качество продукции.

Традиционные стратегии контроля имеют ограниченный успех в решении этих проблем. Поэтому изучаются передовые методы, такие как машинное обучение (МО), для улучшения прогнозирования, оптимизации и мониторинга этих биологических методов лечения с целью улучшения общей производительности и устойчивости.

Исследовательская группа из Университета Тунцзи опубликовала обзор в Круговая экономика в которой исследуется применение МО в биологической обработке органических отходов. Статья, доступная в сети, углубляется в эффективность различных алгоритмов МО в оптимизации таких процессов, как анаэробное сбраживание, компостирование и разведение насекомых, с целью повышения эффективности обработки и качества продукции.

В этом обзоре представлена ​​углубленная оценка применения МО в процессах биологической очистки, с упором на ключевые алгоритмы, такие как искусственные нейронные сети, модели на основе деревьев, машины опорных векторов и генетические алгоритмы. Исследование демонстрирует, как МО может точно предсказывать результаты очистки, оптимизировать параметры процесса и обеспечивать мониторинг в реальном времени, значительно повышая эффективность и стабильность таких процессов, как анаэробное сбраживание, компостирование и разведение насекомых.

Например, модели МО успешно использовались для прогнозирования производства биогаза, определения зрелости компоста и оптимизации условий роста в фермерстве с насекомыми. Кроме того, исследование рассматривает проблемы, возникающие при применении МО, включая выбор модели, настройку параметров и необходимость практической инженерной проверки. Преодолевая эти препятствия, МО имеет потенциал для революции в биологической обработке отходов, делая ее более эффективной, надежной и устойчивой.

Доктор Фань Люй, автор-корреспондент, подчеркнул: «МО открывает беспрецедентные возможности для повышения эффективности и стабильности процессов биологической очистки. Используя передовые алгоритмы, мы можем лучше прогнозировать и оптимизировать эти сложные системы, в конечном итоге способствуя более устойчивым решениям по управлению отходами».

Применение ML в биологической очистке имеет значительный потенциал для улучшения практики управления отходами. Оптимизируя процессы и обеспечивая постоянное качество продукции, ML может помочь снизить воздействие на окружающую среду и улучшить восстановление ресурсов.

Будущие исследования должны быть сосредоточены на преодолении текущих проблем, таких как улучшение объяснимости моделей и проведение практических инженерных проверок, чтобы в полной мере раскрыть потенциал МО в этой области.