Development of an electronic nose to characterize water quality parameters and odor concentration of wastewater emitted from different phases in a wastewater treatment plant

电子鼻 废水 气味 偏最小二乘回归 水质 污水处理 流出物 环境科学 线性判别分析 采样(信号处理) 人工智能 环境工程 模式识别(心理学) 数学 计算机科学 统计 化学 滤波器(信号处理) 生态学 有机化学 生物 计算机视觉
作者
Bingyang Wang,Xiaodan Li,Donghui Chen,Xiaohui Weng,Zhiyong Chang
出处
期刊:Water Research [Elsevier BV]
卷期号:235: 119878-119878 被引量:18
标识
DOI:10.1016/j.watres.2023.119878
摘要

For public health consideration, it is important to ensure the wastewater discharged from wastewater treatment plant is within the regulatory limits. This problem can be effectively solved by improving the accuracy and rapid characterization of water quality parameters and odor concentration of wastewater. In this paper, we proposed a novel solution to realize the precisive analysis of water quality parameters and odor concentration of wastewater by the electronic nose device. The main work of this paper was divided into three steps: 1) recognizing wastewater samples qualitatively from different sampling points, 2) analyzing the correlation between electronic nose response signals and water quality parameters and odor concentration, and 3) predicting the odor concentration and water quality parameters quantitatively. Combined with different feature extraction methods, support vector machine and linear discriminant analysis were applied as classifiers to recognize samples at different sampling points, which reported the best recognition rate of 98.83%. Partial least squares regression was applied to complete the second step, and R2 was reaching 0.992. As for the third step, ridge regression was used to predict water quality parameters and odor concentration with the RMSE less than 0.9476. Thus, electronic noses can be applied to determine water quality parameters and odor concentrations in the effluent discharged from wastewater plants.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
3秒前
霹雳枕头发布了新的文献求助10
4秒前
7秒前
SciGPT应助wxinli采纳,获得10
9秒前
白云发布了新的文献求助10
12秒前
JamesPei应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
HEAUBOOK应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
所所应助科研通管家采纳,获得50
12秒前
bc应助科研通管家采纳,获得30
12秒前
12秒前
充电宝应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
bc应助科研通管家采纳,获得30
12秒前
边边完成签到 ,获得积分10
16秒前
Ava应助秋秋秋采纳,获得10
17秒前
ni发布了新的文献求助10
17秒前
科研通AI5应助纯真的晓啸采纳,获得10
18秒前
18秒前
大鲨鱼完成签到 ,获得积分10
19秒前
25秒前
kyt完成签到,获得积分10
27秒前
29秒前
Bystander完成签到 ,获得积分10
29秒前
anitachiu1104发布了新的文献求助10
30秒前
Ava应助奥利奥饼采纳,获得10
30秒前
dud完成签到,获得积分10
32秒前
32秒前
ding应助我是李白鹤采纳,获得10
33秒前
完美世界应助TGR采纳,获得10
34秒前
科研通AI2S应助Krositon采纳,获得10
35秒前
35秒前
辛勤的刺猬完成签到 ,获得积分10
38秒前
lanadalray发布了新的文献求助10
39秒前
42秒前
milk完成签到 ,获得积分10
42秒前
42秒前
qiongqiong完成签到,获得积分10
44秒前
44秒前
46秒前
TGR发布了新的文献求助10
47秒前
47秒前
高分求助中
【此为提示信息,请勿应助】请按要求发布求助,避免被关 20000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2500
Computational Atomic Physics for Kilonova Ejecta and Astrophysical Plasmas 500
Technologies supporting mass customization of apparel: A pilot project 450
Mixing the elements of mass customisation 360
Периодизация спортивной тренировки. Общая теория и её практическое применение 310
the MD Anderson Surgical Oncology Manual, Seventh Edition 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3782058
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3327527
关于积分的说明 10232030
捐赠科研通 3042501
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1670006
邀请新用户注册赠送积分活动 799539
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 758825