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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——“運用無監督學習方法對工業區水回用站入口水質進行分類：以中國案例為視角”。該期刊為國際水協會IWA旗下水科學與技術領域的知名期刊，JCR分區二區。該期刊長期以來致力于發表具有高度創新性和實踐意義的研究成果，對全球環境工程界產生了深遠影響，其發表的文章廣受業界專家和學者的高度評價與關注。

面對工業區內日益復雜多變的廢水來源挑戰，陳侃高級工程師的這項研究開創性地將無監督學習技術應用于中國水回用設施的入口水質分類中，旨在減少對傳統工程經驗的依賴，提升處理效率與精準度。研究中引入了“水質距離”的概念，并將其融入三種無監督學習聚類算法（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。

實驗結果顯示，在基于水質距離的評估中，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算法對聚類數量的人為主觀設定，DBSCAN通過靈活設置最小樣本數和ε距離參數，有效克服了“數據噪聲”干擾，展現了更強的適應性和準確性。這一發現不僅凸顯了機器學習算法在水質分類中的客觀性與成本效益優勢，還實現了超過88%的純凈度，且僅有12%的純度極差，顯著優于人工判斷及現有智能模型如ChatGPT等的聚類效果，彰顯出機器聚類算法在穩定性和精確性上的卓越表現。

陳侃工程師的這項研究成果，不僅為工業水處理領域提供了一種高效、精準的水質分類新途徑，還為推動環境工程技術革新和智能化轉型樹立了標桿。通過減少對工程師主觀經驗的依賴，助力工業園區實現更高效、可持續的水資源循環利用，對抗水資源短缺和污染問題，為構建綠色、低碳的生態環境貢獻力量。

此論文的成功發表，不僅是對蘇凈環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保馬楫總經理的帶領下，不懈探索與創新精神的肯定，標志著我們在環境工程智能化技術創新領域邁出了堅實的一步。未來，蘇凈環保將繼續致力于環境友好型技術的研發，為促進全球水資源的可持續管理與利用作出更大貢獻。