A novel camera-based sensor for real-time wastewater quality monitoring/fr
Des avancées récentes ont considérablement amélioré les techniques de mesure de la turbidité et de l'absorbance, essentielles à la surveillance de la qualité des eaux usées municipales et industrielles. Ce système expérimental utilise l'analyse d'images et l'apprentissage automatique sur des images de caméras monochromes d'échantillons réels d'effluents d'eaux usées secondaires, irradiés par six LED, pour classer la turbidité et prédire l'absorbance dans le visible. Il se concentre sur les mesures de faible turbidité (0 à 15 unités de turbidité néphélométriques [UTN]), le défi le plus difficile pour les capteurs de turbidité conventionnels. Plus précisément, cette technique basée sur une caméra a permis de classer, dans une classe de 2 UTN, 96 échantillons de turbidité prélevés dans une véritable station d'épuration avec une précision et une exactitude de plus de 96 %. De plus, il a efficacement prédit la turbidité et l'absorbance grâce à un réseau neuronal, atteignant des coefficients R² de 0,76 et 0,72 respectivement. Ce système de surveillance innovant, déployable en plusieurs points d'une station d'épuration, non seulement comble les limites des méthodes existantes pour les faibles turbidités, mais offre également la possibilité d'une surveillance du procédé à l'échelle de l'usine. Des tests complémentaires sont en cours pour valider l'approche proposée dans d'autres applications de traitement des eaux usées, telles que la surveillance des débordements d'égouts unitaires et la détection des perturbations des boues activées, où des changements plus extrêmes et plus rapides sont attendus.
Code source : https://osf.io/x5z2v/
Mots-clés
Faits saillants
- Capteur basé sur une caméra pour surveiller et détecter les anomalies dans les stations d'épuration des eaux usées.
- Méthodes d'apprentissage automatique appliquées à l'analyse d'images de faible turbidité.
- Turbidité classée de 0 à 15 NTU avec un intervalle de taille de 2 avec une précision > 96 %.
- L'absorbance dans le domaine visible est simultanément prédite.
Voir aussi
- Vision par ordinateur OS pour le recyclage distribué et la fabrication additive
- Applications supplémentaires de vision par ordinateur du système d'exploitation
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| Auteurs | Giorgio Antonini; Joshua M. Pearce; Franco Berruti; Domenico Santoro |
|---|---|
| Licence | CC-BY-SA-4.0 |
| Organisations | FAST , Université Western |
| Citer comme | Giorgio Antonini ; Joshua M. Pearce ; Franco Berruti ; Domenico Santoro (2024-2025). "Un nouveau capteur basé sur une caméra pour la surveillance en temps réel de la qualité des eaux usées" . Appropédie . Récupéré le 12 juillet 2025 . |