The Critical Role of Artificial Intelligence in Optimizing Electrochemical Processes for Water and Wastewater Remediation: A State-of-the-Art Review
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Artificial intelligence (AI) is transforming electrochemical water and wastewater treatment by enhancing efficiency, predictive accuracy, and process control. However, a comprehensive evaluation of AI models in optimizing electrochemical processes for pollutant removal is still lacking. This review addresses this gap by systematically analyzing AI applications in electrocoagulation (EC), electrooxidation (EO), electro-Fenton (EF), and electrodialysis (ED). Focusing on key advances and parameter optimization, it highlights how AI-driven models improve removal efficiency by capturing complex nonlinear interactions among variables such as current density, pH, electrode material, electrolyte composition, and pollutant concentration. Recent studies have notably shown that artificial neural networks (ANNs) and adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFIS) have achieved R 2 values above 0.99 in EC and EO processes, outperforming traditional models. Hybrid AI approaches like ANN-GA and ANFIS-ACO have further optimized catalyst dosage and ion migration in EF and ED. While AI has demonstrated remarkable potential, challenges such as limited data availability, model interpretability, and real-world implementation remain significant obstacles. Integrating AI with mechanistic modeling and real-time monitoring may overcome these barriers and enable autonomous, energy-efficient treatment systems. This Perspective offers critical insights into current progress and future opportunities, underscoring the role of intelligent optimization in advancing sustainable and scalable electrochemical water treatment technologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».