近日，中環水務下屬湘潭中環水務有限公司“自來水廠凈水系統中絮凝神經網絡的構建”項目研發團隊的研究成果——題為《Application of a New Architecture Neural Network inDetermination of Flocculant Dosing for Better ControllingDrinking Water Quality》的學術論文在瑞士《Water》（影響因子3.530）期刊上正式發表。該研究團隊的另一篇題為“Developing flocculation tensor to monitor water quality using deep learning model”的學術研究成果也即將在德國《Environmental Chemistry Letters》（環境化學快報）（影響因子13.615）上刊登。這兩篇論文都將錄入SCI數據庫。

上述研發項目是中環水務袁芳博士牽頭的、中國節能重大科技創新項目《智能水廠整體工藝方案研究》的子課題，由湘潭中環水務有限公司與湖南科技大學共同開發研究。

隨著飲用水廠運行管理精細化要求的不斷提高，在保證水量水質提升的基礎上，挖掘運行系統大量數據的潛在作用以實現節能降耗與生產運營增質提效目標，已成為當前研究的熱點。混凝自動投藥控制是制水企業正常生產與藥劑成本控制的關鍵，但國內水廠在自動投藥方面存在藥耗高、經濟效益差、水質不穩定、人員勞動強度大等一系列問題。上述研究成果通過架構新型神經網絡模型，準確預測絮凝劑的投加量，將完成科學投藥與精準投加任務，實現水處理運營增效目標。神經網絡模型可提高絮凝投藥的精確度，降低人工作業強度與運營成本，為企業運營自動化水平再上新臺階提供了可靠的技術支持。研究為絮凝投藥控制基礎數據開發與應用提供了新方法。上述研究成果為加強制水系統污染物的監測、分析與控制提供了新的科學依據。