利用人工智能预测增强石油工业废水处理

　　哈立德国王大学的研究人员通过开发一种先进的废水处理系统，在解决与石油工业相关的环境问题方面取得了重大进展。由Atef El Jery博士领导的研究小组最近在PeerJ生命与环境杂志上发表了他们的突破性发现。

　　石油工业产生大量的废水，如果处理不当，可能会危害环境。为了解决这个问题，研究人员专注于一种叫做电凝的方法，这种方法有望从炼油厂废水中去除一种叫做化学需氧量(COD)的有害污染物。

　　该研究的发现预计将对石油行业的废水处理领域产生重大影响，为更清洁、更可持续的未来做出贡献。完整的研究文章“优化石油工业废水处理系统，提出电絮凝法去除化学需要氧的经验相关性，并通过人工神经网络预测系统性能”可以在PeerJ Life & Environment上获得。

　　通过一系列实验，该团队确定了有效去除COD的最佳条件。他们测试了各种因素，如电流密度、pH值、COD浓度、电极表面积和盐浓度。结果表明，在电流密度为24 mA/cm^2、pH值为8、COD浓度为500 mg/l、电极表面积为25.26 cm^2、盐浓度为0.5 g/l的条件下，COD去除率最高。结果表明，电絮凝可以有效地处理废水，去除有害的COD污染物。

　　此外，研究人员开发了一种人工神经网络(ANN)模型，这是一种机器学习技术，用于预测石油工业废水中COD的去除率。人工神经网络模型具有较高的准确率，平均绝对误差仅为1.12%，决定系数为0.99。这表明，人工神经网络模型可能是一个有价值的工具，可以可靠地预测现实世界中COD的去除，为废水处理提供更有效和可持续的方法。