Wastewater Treatment Plant Data for Nutrient Removal System

本文介绍了来自丹麦Agtrup污水处理厂的Agtrup（BlueKolding）数据集，该数据集专门设计用于通过化学和生物方法增强磷的去除。该数据集通过高频监控和数据采集（SCADA）系统数据收集过程进行组装，捕获与养分去除的操作动态相关的各种控制、过程和环境变量。它包括时间序列数据，采样频率为两分钟，涵盖各种控制、过程和环境变量。这个全面的数据集旨在通过支持复杂的预测模型的开发和优化操作策略来促进废水管理的重大进展。通过提供化学和生物磷去除过程的交互和效率的详细见解，该数据集成为环境研究人员和工程师的重要资源，他们致力于提高废水处理运营的可持续性和有效性。该数据集的最终目标是促进数字孪生的创建和机器学习技术（如深度强化学习）的应用，以预测和增强在不同操作条件下的系统性能。

本论文旨在介绍Agtrup (BlueKolding)数据集，该数据集收集自丹麦的Agtrup污水处理厂，旨在通过化学和生物方法增强磷的去除。该数据集提供了高频SCADA系统数据采集过程中捕获的各种控制、过程和环境变量的时间序列数据，以支持先进的预测模型的开发和操作策略的优化，从而促进废水管理的显著进步。该数据集旨在通过提供化学和生物磷去除过程的详细洞察，为关注改善废水处理运营的环境研究人员和工程师提供重要资源。最终目标是促进数字孪生的创建和机器学习技术的应用，例如深度强化学习，以在不同的操作条件下预测和增强系统性能。

本论文提供了一个全面的数据集，以支持废水管理的显著进步。通过提供化学和生物磷去除过程的详细洞察，为关注改善废水处理运营的环境研究人员和工程师提供重要资源。最终目标是促进数字孪生的创建和机器学习技术的应用，例如深度强化学习，以在不同的操作条件下预测和增强系统性能。

该数据集通过高频SCADA系统数据采集过程中捕获的各种控制、过程和环境变量的时间序列数据，提供了详细的洞察力。该数据集将促进废水管理的显著进步，支持先进的预测模型的开发和操作策略的优化，从而改善废水处理运营。本论文为环境研究人员和工程师提供了重要资源，以提高废水处理运营的可持续性和效率。此外，该数据集还可以促进数字孪生的创建和机器学习技术的应用，例如深度强化学习。

最近的研究主要集中在废水处理的机器学习应用方面。例如，有关机器学习在废水处理中的应用的研究包括“机器学习在废水处理中的应用：一种综述”（Machine Learning Applications in Wastewater Treatment: A Review）和“基于机器学习的废水处理过程建模：一种现状综述”（Machine Learning-Based Wastewater Treatment Process Modeling: A State-of-the-Art Review）。