基于深度学习的工业废水污染物识别方法

张长文

doi:10.16009/j.issn.1009-5624.2026.13.025

信息记录材料 ›› 2026, Vol. 27 ›› Issue (13) : 79 -81+84. DOI: 10.16009/j.issn.1009-5624.2026.13.025

基于深度学习的工业废水污染物识别方法

张长文

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摘要

针对传统工业废水污染物检测方法存在效率低、成本高的问题，本文提出了一种基于深度学习的快速识别方法。通过采集光谱与传感器的多源数据，构建深度卷积神经网络模型，从而实现污染物特征自动提取、种类分类、浓度预测及多污染物同步识别。实验结果显示：该方法对重金属、有机物等污染物识别准确率达92.3%,检测时间缩短至传统方法的1/10,在复杂水质环境下仍能保持良好的鲁棒性，此方法为工业废水智能监测提供了有效技术手段。