环保过程时序数据机器学习与多物理场仿真优化

本课适合哪些人学习：

1、理工学学子和高校教师；

2、从事环保行业污水处理研究的科研工作者和工程师

3、对机器学习、多物理场和物联网技术感兴趣的任何人

4、学习型设计仿真工程师

你会得到什么：

通过本期报告，你将可以学到当前污水处理过程现状、目标与挑战，将学习到污水处理多物理场仿真的基本要素，掌握国际国内CFD技术在多种水处理工艺中的开发和应用，掌握用于多物理场仿真和机器学习的数据采集和数据处理的基本要求和最佳实践。了解不同的机器学习模型及其在预测关键变量方面的应用。还将探讨多物理场仿真技术在污水处理优化中的作用，以及如何用仿真数据提高深度学习模型泛化能力。

听众将了解到物联网技术在污水处理中的应用，讨论如何实现实时监控和智能控制，以优化污水处理过程。将着重讲解模型预测与决策支持，说明如何结合机器学习模型和仿真结果进行污水处理过程的预测和决策支持。最后，通过学习普罗米斯智控系统（IPROMISE™）了解基于物联网技术的智能化管理系统在污水处理中的应用，以及未来污水处理领域的发展趋势。

这次讲座将为听众提供深入了解在大数据大模型时代污水处理技术前沿和未来发展方向的机会，帮助听众了解如何更好地应对污水处理领域的挑战。

课程介绍：

污水处理过程中的各种设备，如曝气池、沉淀池、搅拌器等，涉及到复杂的流体运动和反应（氧化、还原、沉淀）。通过多物理场仿真软件，可以模拟污水在这些设备中的流动情况，分析流速、压力、流体混合程度、药剂/污染物浓度等参数的分布情况，帮助优化设备设计、提高水质混合均匀性、优化药剂和能源投加方式，从而提高处理效率。此外，多物理场仿真在污水处理优化中的应用可以为机器学习提供丰富的数据和背景信息，将分享一些有关研究进展，包括多物理场仿真支持机器学习模型的建立、训练和优化等。