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污水处理的大数据,在小编看来,至今依然是个曲高寡和的小众细分领域。想组织一个水处理的仪表自动化的国际大会也不是一件容易的事情,因为很难吸引到学术界以外的“真操实干”的既参与运营又涉足数据分析的人来参加。
今年的ICA大会2017的组织者就决定尝试通过参与者的组织类型和应用领域来设定讨论话题。不过小编没有参加这场会议,所以不知道效果如何。但因为在Twitter上偶遇这次会议的最佳poster得奖者的信息,所以小编在本周的“学术星期四”专栏与读者分享一下这篇报告的统计结果。
ICA2017 | 图源:www.ica2017.org
奥尼卡水处理创新部落
污水厂监测方法回顾
本届ICA大会在加拿大的魁北克市举行,话说2021年的大会将移师北京,搞污水数据分析的盆友们有4年时间好好准备了。
魁北克市 | 图源:canada-visa-eta.com
小编想要分享的这篇报告的题目叫“Turning passive data into knowledge - a review of wastewater treatment monitoring techniques”——将被动数据转化成知识,关于污水处理监测技术的综述。署名作者包括了西班牙、美国、瑞士和瑞典四国国家的研究员和学者,其中包括了行内大数据专家,我们奥氏部落之前也介绍过的瑞典隆德大学的荣誉教授Gustaf Olsson。这篇文章的第一作者是来自西班牙西班牙加泰罗尼亚水研究所的博士后研究员Lluis Corominas,也是这次大会的最佳墙报获得者。
Lluis Corominas
根据ResearchGate的统计,他参与的项目基本都跟污水处理的数据分析相关,包括了建模范例、污水处理数据收集的数据质量、污水处理与LCA生命周期分析等。
事不宜迟,我们马上来看看Corominas博士这篇综述文章都有什么高见。
研究动机
污水厂的自动化与控制有赖于仪表传感器产生的信号。要实现污水处理厂更高效的运行,需要有人对这些原始数据进行得当的处理和分析。遗憾的是“说时容易做时难”,实际要对这些数据进行分析需要花费大量的金钱和时间的前期投入的,很多潜在的宝贵信息都还处于有待发掘的状态。如何才能改变这个局面呢?这应该正是Corominas博士写这篇综述的初衷所在——希望通过这篇综述来帮助污水厂管理者和软件程序开发员识别成熟和经过验证的技术,并应用到污水处理的实际生产。
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