Prediction of hydroxyl radical exposure during ozonation using different machine learning methods with ozone decay kinetic parameters
2024 · Water Research
저자
Dongwon Cha, Sanghun Park, Min Sik Kim, Jaesang Lee, Yunho Lee, Yunho Lee, Yunho Lee, Kyung Hwa Cho, 이창하 (Changha Lee)
연구주제
Advanced oxidation water treatment · Water Treatment and Disinfection
NTIS 과학기술표준분류
에너지/자원만에너지·환경·원자력 확장
환경 > 물관리 > 정수장 효율향상/고도처리기술에너지 외
배정 근거: 지원 과제의 분류와 AI 키워드가 잡은 과제의 분류를 반씩(정책 연계 맵과 같은 방법).
AI 연구 키워드·방법
키워드 (OpenAlex)
ozonation micropollutant removal dissolved organic carbon dissolved organic matter machine learning prediction models Gaussian process regression random forest support vector regression
초록
초록 없음
이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)
| 연도 | 과제 | 부처 | 사업 | 수행기관 | NTIS 분류(1순위) |
|---|---|---|---|---|---|
| 2024 | 미량오염물질 최적 제어를 위한 Interactive AI 기반의 산화 정수처리시스템 개발 | 과학기술정보통신부 | 개인기초연구(과기정통부) | 서울대학 | 환경 > 물관리 > 정수장 효율향상/고도처리기술에너지 외 |
| 2024 | 국립부경대학교 G-램프(LAMP) 사업단 | 교육부 | 이공학학술연구기반구축 | 국립부경대학 | 범위 밖 |
| 2024 | 난분해성 미량오염물질 제어를 위한 정수처리용 고효율 촉매오존산화기술 개발 | 환경부 | 상하수도혁신기술개발사업(예타) | 서울대학 | 환경 > 물관리 > 정수장 효율향상/고도처리기술에너지 외 |
인접 그래프
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교수 1
연구주제 1
Advanced oxidation water treatment
정책분야 1
키워드 3
오존 처리 · 유기 미량오염물질 제거 · 산화제 노출량