A novel camera-based sensor for real-time wastewater quality monitoring/pt
Avanços recentes melhoraram significativamente as técnicas de medição de turbidez e absorbância, cruciais para o monitoramento da qualidade de águas residuais municipais e industriais. Este sistema experimental utiliza análise de imagens e aprendizado de máquina em imagens de câmeras monocromáticas de amostras reais de efluentes secundários de águas residuais, irradiadas com seis LEDs, para classificar a turbidez e prever a absorbância na faixa visível. Ele se concentra em medições de baixa turbidez (0–15 unidades nefelométricas de turbidez [NTUs]), o maior desafio para sensores de turbidez convencionais. Especificamente, esta técnica baseada em câmera foi capaz de classificar, dentro de uma classe de 2 NTU, 96 amostras de turbidez coletadas de uma estação de tratamento de águas residuais real com precisão e exatidão de mais de 96%. Além disso, previu efetivamente a turbidez e a absorbância com uma rede neural, alcançando coeficientes R-quadrado de 0,76 e 0,72, respectivamente. Este sistema inovador de monitoramento, implementável em diversos locais de uma estação de tratamento de águas residuais, não só aborda as limitações dos métodos existentes para a faixa de baixa turbidez, como também oferece potencial para o monitoramento de processos em toda a estação. Testes adicionais estão em andamento para validar a abordagem proposta em outras aplicações em águas residuais, como o monitoramento combinado de transbordamento de esgoto e a detecção de perturbações de lodo ativado por resíduos, onde se espera a ocorrência de mudanças mais extremas e rápidas.
Código-fonte: https://osf.io/x5z2v/
Palavras-chave
Destaques
- Sensor baseado em câmera para monitorar e detectar anomalias em estação de tratamento de águas residuais.
- Métodos de aprendizado de máquina aplicados à análise de imagens em faixa de baixa turbidez.
- Turbidez classificada de 0 a 15 NTU com intervalo de 2 e precisão >96%.
- A absorbância na faixa visível é prevista simultaneamente.
Veja também
- Visão Computacional de SO para Reciclagem Distribuída e Manufatura Aditiva
- Aplicações adicionais de visão computacional do sistema operacional
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| Autores | Giorgio Antonini; Joshua M. Pearce; Franco Berruti; Domenico Santoro |
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| Licença | CC-BY-SA-4.0 |
| Localização | {{{coordenadas}}} |
| Organizações | FAST , Universidade Ocidental |
| Citar como | Giorgio Antonini; Joshua M. Pearce; Franco Berruti; Domenico Santoro (2024–2025). "Um novo sensor baseado em câmera para monitoramento em tempo real da qualidade de águas residuais" . Apropédia . Recuperado em 3 de setembro de 2025 . |