光谱融合及机器学习在餐饮废水在线监测的应用研究

来源 :第六届全国环境化学学术大会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:qinchuanhedian
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香港作为著名的“亚洲美食之都”,目前市内汇聚了逾11,000 家餐馆,雇员超过 20 万人,每天排放的污水近百万吨。由于食品制备过程中产生的废水常常和地面冲洗、餐具清洁等污水混合在一起,使得这些餐饮废水中营养物成分极其丰富,污染物成分比较复杂,大多以胶体或悬浮物状态存在,主要有食物纤维、淀粉、脂肪、动植物油脂、各类佐料、洗涤剂和蛋白质等[1]。鉴于餐饮废水中的油脂会凝结并造成城市下水道管网的堵塞和产生恶臭,餐饮废水排放前需要经过预处理,以达到污水排入城市下水道的水质标准,否则相关餐饮企业将面临超标罚款。此外,餐饮废水的污染程度随餐饮业的规模和就餐时间有很大的变化,有效、实时的水质监测将有利于废水处理设施的操作和成本控制。
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