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熱烈祝賀我司陳侃高級工程師以第一作者在國際頂級期刊《Water Science & Technology》發(fā)表了論文。該期刊近期刊載了來自我司高級工程師陳侃的突破性研究——“運用無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法對工業(yè)區(qū)水回用站入口水質(zhì)進行分類：以中國案例為視角”。該期刊為國際水協(xié)會IWA旗下水科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域的知名期刊，JCR分區(qū)二區(qū)。該期刊長期以來致力于發(fā)表具有高度創(chuàng)新性和實踐意義的研究成果，對全球環(huán)境工程界產(chǎn)生了深遠影響，其發(fā)表的文章廣受業(yè)界專家和學(xué)者的高度評價與關(guān)注。

面對工業(yè)區(qū)內(nèi)日益復(fù)雜多變的廢水來源挑戰(zhàn)，陳侃高級工程師的這項研究開創(chuàng)性地將無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于中國水回用設(shè)施的入口水質(zhì)分類中，旨在減少對傳統(tǒng)工程經(jīng)驗的依賴，提升處理效率與精準度。研究中引入了“水質(zhì)距離”的概念，并將其融入三種無監(jiān)督學(xué)習(xí)聚類算法（DBSCAN、AGNES、K-means）中，通過三個實際案例研究驗證了這些算法的有效性。

實驗結(jié)果顯示，在基于水質(zhì)距離的評估中，DBSCAN算法以100%的平均純凈度拔得頭籌，緊隨其后的是AGNES算法（96%）和K-means算法（94.3%）。尤為值得一提的是，相較于K-means和AGNES算法對聚類數(shù)量的人為主觀設(shè)定，DBSCAN通過靈活設(shè)置最小樣本數(shù)和ε距離參數(shù)，有效克服了“數(shù)據(jù)噪聲”干擾，展現(xiàn)了更強的適應(yīng)性和準確性。這一發(fā)現(xiàn)不僅凸顯了機器學(xué)習(xí)算法在水質(zhì)分類中的客觀性與成本效益優(yōu)勢，還實現(xiàn)了超過88%的純凈度，且僅有12%的純度極差，顯著優(yōu)于人工判斷及現(xiàn)有智能模型如ChatGPT等的聚類效果，彰顯出機器聚類算法在穩(wěn)定性和精確性上的卓越表現(xiàn)。

陳侃工程師的這項研究成果，不僅為工業(yè)水處理領(lǐng)域提供了一種高效、精準的水質(zhì)分類新途徑，還為推動環(huán)境工程技術(shù)革新和智能化轉(zhuǎn)型樹立了標桿。通過減少對工程師主觀經(jīng)驗的依賴，助力工業(yè)園區(qū)實現(xiàn)更高效、可持續(xù)的水資源循環(huán)利用，對抗水資源短缺和污染問題，為構(gòu)建綠色、低碳的生態(tài)環(huán)境貢獻力量。

此論文的成功發(fā)表，不僅是對蘇凈環(huán)保科研實力的國際認可，也是對陳侃高級工程師及其團隊在蘇凈環(huán)保馬楫總經(jīng)理的帶領(lǐng)下，不懈探索與創(chuàng)新精神的肯定，標志著我們在環(huán)境工程智能化技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域邁出了堅實的一步。未來，蘇凈環(huán)保將繼續(xù)致力于環(huán)境友好型技術(shù)的研發(fā)，為促進全球水資源的可持續(xù)管理與利用作出更大貢獻。