第13章人工智能與新污染物控制13.1人工智能簡介定義：人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能行為的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門綜合性科學?；痉椒ǎ悍柾评怼C器學習、進化算法、神經網絡應用領域：機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理、專家系統(tǒng)等。13.2人工智能發(fā)展史開始應用于環(huán)境監(jiān)測和污染分析早期算法可從大量環(huán)境監(jiān)測數據中識別污染源和趨勢1990年代末-2000年代初深度學習技術用于處理復雜環(huán)境數據深度學習架構輔助識別污染物形態(tài)和變化規(guī)律2010年代集成學習算法通過結合多個模型，提高了預測的穩(wěn)定性和準確性在土壤健康評價和新污染物監(jiān)測等方面展現出獨特優(yōu)勢近些年支持向量機、隨機森林等算法被用于新污染物識別算法提高了對復雜污染物的識別能力2000年代中期13.3人工智能優(yōu)缺點倫理與隱私問題優(yōu)勢不足高數據處理復雜系統(tǒng)建模非結構化數據分析數據依賴性解釋性不足泛化能力有限實時監(jiān)控與預測處理高維數據，揭示隱含相關性適用于復雜環(huán)境系統(tǒng)可處理圖像、文本、視頻等數據可用于異常檢測和實時監(jiān)控依賴高質量、大量的數據模型預測結果缺乏可解釋性模型難以適應新的環(huán)境和生物條件涉及敏感數據，需考慮隱私保護13.4人工智能在新污染物控制中的應用13.4.1膜技術膜工藝參數優(yōu)化AI實時調整膜系統(tǒng)的流量、壓力、pH等參數，提升膜系統(tǒng)性能膜設計與制備人工智能模型能夠解決復雜的非線性回歸問題，并形成膜過程涉及的整體動力學的準確機制

通過對數據集的隨機拆分測量，證明了集成學習模型的準確預測能力，同時具有良好的穩(wěn)定性和可靠性，為闡明復雜的離子選擇性機理提供了可行的集成ML實現方法13.4.2吸附技術吸附劑性能優(yōu)化AI模型預測吸附劑的最大吸附容量，分析影響吸附量的關鍵因素吸附劑制備AI預測生物炭的理化性質，優(yōu)化吸附劑設計生物炭優(yōu)化設計預測預測理化性質預測生物炭含量熱解吸附實驗條件優(yōu)化

機器學習在生物炭用于吸附污染物的應用，包括吸附效率預測、實驗條件優(yōu)化和吸附機理揭示等，促進生物炭的高效制備和實際應用13.4人工智能在新污染物控制中的應用13.4.1高級氧化催化劑制備AI指導催化劑的合理設計，提高催化劑的活性和選擇性反應條件優(yōu)化AI預測和調控高級氧化反應的條件，加速污染物的降解谷歌學術收集數據數據預處理探索性數據分析隨機數林指紋基于鈷的氧化物元素技術編碼WebofScience

自定義的麻雀優(yōu)化算法,可以在人為指定抗生素類型及其降解機制的情況下，進行催化劑的逆向定向合成策略的實施13.4人工智能在新污染物控制中的應用13.4.1微生物處理環(huán)境模型建立AI建立環(huán)境模型，預測系統(tǒng)性能波動，實現微生物群落管理微生物菌群數據構建AI分析微生物群落結構，