Improvement of mine water treatment technology using electric discharge-based ozonator with the application of artificial intelligence methods

2026

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1088/1755-1315/1630/1/012018
Достоверность данных 85 высокая
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Abstract This article examines the efficiency of using electric discharge-based ozonators in mine water treatment and explores their integration with artificial intelligence (AI) methods. Theoretical and experimental studies demonstrated that the concentration of heavy metals was reduced by up to 82%, while organic impurities decreased by up to 85%. AI algorithms were developed in MATLAB, and the process was simulated using COMSOL Multiphysics. The prototype of the AI-based control system processed real-time sensor data and stabilized ozone concentration within ± 5%, reduced energy consumption by 20 – 30%, and maintained treatment efficiency above 80%. The results showed that, compared to traditional control methods, the proposed approach significantly enhanced process stability and ensured environmental safety.