人工智能技术在水环境重金属检测中的应用

摘要

针对传统水环境重金属检测方法操作烦琐、检测时间长、无法实现多组分同时准确定量及实时监测等问题，本文以人工智能技术的视角，深入剖析上述问题的解决途径和效果。通过对机器学习、深度学习算法应用场景的梳理，结合传感器和物联网的集成技术，构建涵盖数据采集、分析、预警全流程的智能检测体系，并通过实际案例检验该技术的可行性。实验结果表明：人工智能技术能有效克服传统方法的检测缺陷，提高重金属检测的灵敏度、速度和智能化程度，基于自注意力机制的卷积神经网络(CNN)对混合重金属离子的检测误差可以控制在6%以下，传感器物联网系统实现了重金属含量的实时远程监测。该研究为水环境重金属污染防控提供新的技术手段，具有重大的实践意义。

关键词

人工智能 / 重金属检测 / 水环境监测 / 深度学习 / 传感器网络