克日，，，，，，中环水务下属湘潭中环水务有限公司“自来水厂清水系统中絮凝思经网络的构建”项目研发团队的研究效果——题为《Application of a New Architecture Neural Network inDetermination of Flocculant Dosing for Better ControllingDrinking Water Quality》的学术论文在瑞士《Water》（影响因子3.530）期刊上正式揭晓。。该研究团队的另一篇题为“Developing flocculation tensor to monitor water quality using deep learning model”的学术研究效果也即将在德国《Environmental Chemistry Letters》（情形化学快报）（影响因子13.615）上刊登。。这两篇论文都将录入SCI数据库。。

上述研发项目是中环水务袁芳博士牵头的、永利皇宫重大科技立异项目《智能水厂整体工艺计划研究》的子课题，，，，，，由湘潭中环水务有限公司与湖南科技大学配合开发研究。。

随着饮用水厂运行治理细腻化要求的一直提高，，，，，，在包管水量水质提升的基础上，，，，，，挖掘运行系统大宗数据的潜在作用以实现节能降耗与生产运营增质提效目的，，，，，，已成为目今研究的热门。
；；；炷远兑┛刂剖侵扑笠嫡Ｉ胍┘帘厩刂频囊，，，，，，但海内水厂在自动投药方面保存药耗高、经济效益差、水质不稳固、职员劳动强度大等一系列问题。。上述研究效果通过架构新型神经网络模子，，，，，，准确展望絮凝剂的投加量，，，，，，将完成科学投药与精准投加使命，，，，，，实现水处置惩罚运营增效目的。。神经网络模子可提高絮凝投药的准确度，，，，，，降低人事情业强度与运营本钱，，，，，，为企业运营自动化水平再上新台阶提供了可靠的手艺支持。。研究为絮凝投药控制基础数据开发与应用提供了新要领。。上述研究效果为增强制水系统污染物的监测、剖析与控制提供了新的科学依据。。