The Critical Role of Artificial Intelligence in Optimizing Electrochemical Processes for Water and Wastewater Remediation: A State-of-the-Art Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle