abstractTo overcome the challenging

abstract
To overcome the challenging task to select an appropriate pathlength for wastewater chemical oxygen
demand (COD) monitoring with high accuracy by UV–vis spectroscopy in wastewater treatment process,
a variable pathlength approach combined with partial-least squares regression (PLSR) was developed in
this study. Two new strategies were proposed to extract relevant information of UV–vis spectral data
from variable pathlength measurements. The first strategy was by data fusion with two data fusion
levels: low-level data fusion (LLDF) and mid-level data fusion (MLDF). Predictive accuracy was found to
improve, indicated by the lower root-mean-square errors of prediction (RMSEP) compared with those
obtained for single pathlength measurements. Both fusion levels were found to deliver very robust PLSR
models with residual predictive deviations (RPD) greater than 3 (i.e. 3.22 and 3.29, respectively). The
second strategy involved calculating the slopes of absorbance against pathlength at each wavelength to
generate slope-derived spectra. Without the requirement to select the optimal pathlength, the predictive
accuracy (RMSEP) was improved by 20–43% as compared to single pathlength spectroscopy. Comparing
to nine-factor models from fusion strategy, the PLSR model from slope-derived spectroscopy was found
to be more parsimonious with only five factors and more robust with residual predictive deviation (RPD)
of 3.72. It also offered excellent correlation of predicted and measured COD values with R2 of 0.936.
In sum, variable pathlength spectroscopy with the two proposed data analysis strategies proved to be
successful in enhancing prediction performance of COD in wastewater and showed high potential to be
applied in on-line water quality monitoring.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อการเอาชนะงานท้าทายต้อง pathlength เหมาะสมสำหรับน้ำเสียเคมีออกซิเจนความต้องการ (COD) ที่ตรวจสอบ มีความแม่นยำสูง โดยก UV – vis ในกระบวนการบำบัดน้ำเสียวิธีการแปร pathlength กับถดถอยกำลังสองน้อยสุดบางส่วน (PLSR) ได้รับการพัฒนาในการศึกษานี้ กลยุทธ์ใหม่สองได้เสนอในการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องของข้อมูลสเปกตรัม UV – visจากการวัดตัวแปร pathlength กลยุทธ์แรกคือ โดยการผสมผสานข้อมูลกับข้อมูลสองฟิวชั่นระดับ: ฟิวชั่นข้อมูลระดับต่ำ (LLDF) และผสมผสานข้อมูลระดับกลาง (MLDF) คาดการณ์แม่นยำพบปรับปรุง ระบุข้อผิดพลาดสี่เหลี่ยมหมายถึงรากล่างของการคาดการณ์ (RMSEP) เทียบกับได้รับการประเมิน pathlength เดียว พบทั้งสองระดับผสมผสานการส่ง PLSR ที่แข็งแกร่งมากรุ่นที่ มีเหลืองานเบี่ยงเบน (RPD) มากกว่า 3 (เช่น 3.22 และ 3.29 ตามลำดับ) ที่กลยุทธ์ที่สองเกี่ยวข้องกับลาด absorbance กับ pathlength ที่แต่ละความยาวคลื่นเพื่อคำนวณสร้างลาดมาแรมสเป็คตรา โดยไม่ต้องเลือก pathlength เหมาะสม การคาดการณ์ความถูกต้อง (RMSEP) ปรับปรุง 20-43% เมื่อเทียบกับ pathlength เดียวก การเปรียบเทียบรุ่นเก้าคูณจากกลยุทธ์ผสมผสาน แบบ PLSR จากกลาดมาพบparsimonious ขึ้นกับปัจจัยห้าเท่า และแข็งแกร่งมากขึ้น ด้วยความแตกต่างการคาดการณ์ส่วนที่เหลือ (RPD)ของ 3.72 นอกจากนี้ยังนำเสนอความสัมพันธ์แห่งคาดการณ์ และวัดค่า COD กับ R2 0.936ในผล ก pathlength ผันแปรกับกลยุทธ์การวิเคราะห์ข้อมูลนำเสนอเกี่ยวกับประสบความสำเร็จในการเพิ่มประสิทธิภาพการคาดเดาของ COD ในน้ำเสียและศักยภาพสูงแสดงให้ใช้ในการตรวจสอบคุณภาพน้ำที่ง่ายดาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นามธรรมที่จะเอาชนะงานที่ท้าทายเพื่อเลือกยาวทางเดินที่เหมาะสมสำหรับการออกซิเจนสารเคมีบำบัดน้ำเสียความต้องการ(COD) การตรวจสอบที่มีความแม่นยำสูงโดยสเปคโทร UV-Vis ในกระบวนการบำบัดน้ำเสีย, วิธียาวทางเดินตัวแปรรวมกับสี่เหลี่ยมอย่างน้อยบางส่วนถดถอย (PLSR) ได้รับการพัฒนาการศึกษาครั้งนี้ สองกลยุทธ์ใหม่ที่ถูกนำเสนอเพื่อดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องของ UV-Vis ข้อมูลสเปกตรัมจากการวัดตัวแปรยาวทางเดิน กลยุทธ์แรกโดยฟิวชั่นข้อมูลที่มีสองฟิวชั่นข้อมูลระดับ: ระดับต่ำฟิวชั่นข้อมูล (LLDF) และฟิวชั่นข้อมูลระดับกลาง (MLDF) ทำนายความถูกต้องพบว่าการปรับปรุงการแสดงข้อผิดพลาดที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยรากตารางของการทำนาย (RMSEP) เมื่อเทียบกับผู้ที่ได้รับสำหรับการตรวจวัดยาวทางเดินเดียว ทั้งในระดับฟิวชั่นที่พบในการส่งมอบ PLSR แข็งแกร่งมากรุ่นที่มีการเบี่ยงเบนการคาดการณ์ที่เหลือ(RPD) มากกว่า 3 (คือ 3.22 และ 3.29 ตามลำดับ) กลยุทธ์ที่สองเกี่ยวข้องกับการคำนวณทางลาดของการดูดกลืนแสงกับยาวทางเดินที่ความยาวคลื่นแต่ละคนที่จะสร้างความลาดชันเปคตรัมที่ได้มาจาก โดยไม่ต้องมีความต้องการที่จะเลือกที่ดีที่สุดยาวทางเดินที่ทำนายถูกต้อง (RMSEP) ได้รับการปรับปรุงโดย 20-43% เมื่อเทียบกับสเปคโทรยาวทางเดินเดียว เปรียบเทียบกับรุ่นเก้าปัจจัยจากกลยุทธ์ฟิวชั่นรูปแบบ PLSR จากสเปกโทรสโกลาดชันที่ได้มาก็พบว่าจะมีมากขึ้นประหยัดมีเพียงห้าปัจจัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วยการเบี่ยงเบนการคาดการณ์ที่เหลือ(RPD) 3.72 นอกจากนี้ยังนำเสนอความสัมพันธ์ที่ดีของการคาดการณ์และการวัดค่าซีโอดีกับ R2 ของ 0.936. สรุปสเปกโทรสโกยาวทางเดินตัวแปรทั้งสองที่นำเสนอกลยุทธ์การวิเคราะห์ข้อมูลการพิสูจน์แล้วว่าประสบความสำเร็จในการเพิ่มประสิทธิภาพการคาดการณ์ของซีโอดีในน้ำเสียและแสดงให้เห็นศักยภาพที่จะนำมาใช้ในบรรทัดการตรวจสอบคุณภาพน้ำ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นามธรรม
เอาชนะงานท้าทายเพื่อเลือก pathlength เหมาะสมสำหรับความต้องการออกซิเจน
น้ำเสียเคมี ( COD ) ตรวจสอบความถูกต้อง โดย UV Vis สูง–สเปกโทรสโกปีในกระบวนการบำบัดน้ำเสีย
ตัวแปร pathlength วิธีการรวมกับบางส่วนถดถอยกำลังสองน้อยที่สุด ( plsr ) ที่ถูกพัฒนาขึ้นในการศึกษานี้
.สองกลยุทธ์ใหม่ที่ถูกเสนอเพื่อดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องของ– UV VIS ข้อมูลสเปกตรัม pathlength
จากการวัดตัวแปร กลยุทธ์แรก คือ ข้อมูลที่มีข้อมูลสองโดยการฟิวชั่น
ระดับ : ฟิวชั่นข้อมูลระดับล่างและระดับกลาง ( lldf ) ฟิวชั่นข้อมูล ( mldf ) ความถูกต้องในการทำนายพบ

ปรับปรุง แสดงโดยรากล่างหมายถึงตารางข้อผิดพลาดของการพยากรณ์ ( rmsep ) เมื่อเทียบกับบรรดา
ส่วนการวัด pathlength เดียว ทั้งสองระดับ พบว่า การส่งแบบ plsr
ที่แข็งแกร่งมากกับการทำนายค่าตกค้าง ( ร์แพด ) มากกว่า 3 ( เช่น 3.22 และ 3.29 ตามลำดับ )
กลยุทธ์ที่สองเกี่ยวข้องกับการคำนวณความลาดชันของการดูดกลืนแสงในแต่ละความยาวคลื่นกับ pathlength

สร้างความลาดชันได้โดย . โดยไม่ต้องมีการเลือก pathlength ที่ดีที่สุดความถูกต้องในการทำนาย
( rmsep ) ดีขึ้นโดยเติบโต 43% เมื่อเทียบกับ pathlength สเปกโทรสโกปีเดียว เปรียบเทียบ
9 ปัจจัยรูปแบบจากกลยุทธ์ฟิวชั่น , plsr แบบลาดที่มาจากสเปกโทรสโกปี พบ
จะตระหนี่มากขึ้น มีเพียงห้าปัจจัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้นกับความเบี่ยงเบน ( Residual ร์แพด )
ของ 3.72 .นอกจากนี้ยังเสนอความสัมพันธ์ที่ดีของการคาดการณ์ และวัดค่าซีโอดีกับ R2 ของ 0.936 .
สรุปตัวแปร pathlength สเปกโทรสโกปีกับสองเสนอการวิเคราะห์ข้อมูลกลยุทธ์ที่พิสูจน์แล้วว่าเป็นความสำเร็จในการเพิ่มประสิทธิภาพของการทำนาย
COD ในน้ำเสีย และมีศักยภาพสูงเพื่อใช้ในการติดตามตรวจสอบคุณภาพน้ำ
ทางออนไลน์