近日
，中环水务下属湘潭中环水务有限公司“自来水厂净水系统中絮凝神经网络的构建”项目研发团队的研究成果——题为《Application of a New Architecture Neural Network inDetermination of Flocculant Dosing for Better ControllingDrinking Water Quality》的学术论文在瑞士《Water》（影响因子3.530）期刊上正式发表。该研究团队的另一篇题为“Developing flocculation tensor to monitor water quality using deep learning model”的学术研究成果也即将在德国《Environmental Chemistry Letters》（环境化学快报）（影响因子13.615）上刊登。这两篇论文都将录入SCI数据库。

上述研发项目是中环水务袁芳博士牵头的、伟德betvlctor网页版重大科技创新项目《智能水厂整体工艺方案研究》的子课题
，由湘潭中环水务有限公司与湖南科技大学共同开发研究
。

随着饮用水厂运行管理精细化要求的不断提高，在保证水量水质提升的基础上，挖掘运行系统大量数据的潜在作用以实现节能降耗与生产运营增质提效目标，已成为当前研究的热点。混凝自动投药控制是制水企业正常生产与药剂成本控制的关键
，但国内水厂在自动投药方面存在药耗高
、经济效益差

、水质不稳定、人员劳动强度大等一系列问题。上述研究成果通过架构新型神经网络模型，准确预测絮凝剂的投加量

，将完成科学投药与精准投加任务，实现水处理运营增效目标。神经网络模型可提高絮凝投药的精确度
，降低人工作业强度与运营成本
，为企业运营自动化水平再上新台阶提供了可靠的技术支持
。研究为絮凝投药控制基础数据开发与应用提供了新方法
。上述研究成果为加强制水系统污染物的监测、分析与控制提供了新的科学依据。