热烈祝贺我会长单位苏州苏净环保工程有限公司的陈侃高级工程师以第一作者在国际顶级期刊《Water Science & Technology》发表了论文。该期刊近期刊载了来自陈侃的突破性研究——“运用无监督学习方法对工业区水回用站入口水质进行分类：以中国案例为视角”。该期刊为国际水协会IWA旗下水科学与技术领域的知名期刊，JCR分区二区。该期刊长期以来致力于发表具有高度创新性和实践意义的研究成果，对全球环境工程界产生了深远影响，其发表的文章广受业界专家和学者的高度评价与关注。

   面对工业区内日益复杂多变的废水来源挑战，陈侃高级工程师的这项研究开创性地将无监督学习技术应用于中国水回用设施的入口水质分类中，旨在减少对传统工程经验的依赖，提升处理效率与精准度。研究中引入了“水质距离”的概念，并将其融入三种无监督学习聚类算法（DBSCAN、AGNES、K-means）中，通过三个实际案例研究验证了这些算法的有效性。

   实验结果显示，在基于水质距离的评估中，DBSCAN算法以100%的平均纯净度拔得头筹，紧随其后的是AGNES算法（96%）和K-means算法（94.3%）。尤为值得一提的是，相较于K-means和AGNES算法对聚类数量的人为主观设定，DBSCAN通过灵活设置最小样本数和ε距离参数，有效克服了“数据噪声”干扰，展现了更强的适应性和准确性。这一发现不仅凸显了机器学习算法在水质分类中的客观性与成本效益优势，还实现了超过88%的纯净度，且仅有12%的纯度极差，显著优于人工判断及现有智能模型如ChatGPT等的聚类效果，彰显出机器聚类算法在稳定性和精确性上的卓越表现。

   陈侃工程师的这项研究成果，不仅为工业水处理领域提供了一种高效、精准的水质分类新途径，还为推动环境工程技术革新和智能化转型树立了标杆。通过减少对工程师主观经验的依赖，助力工业园区实现更高效、可持续的水资源循环利用，对抗水资源短缺和污染问题，为构建绿色、低碳的生态环境贡献力量。

   此论文的成功发表，不仅是对苏净环保科研实力的国际认可，也是对陈侃高级工程师及其团队在苏净环保马楫总经理的带领下，不懈探索与创新精神的肯定，标志着我们在环境工程智能化技术创新领域迈出了坚实的一步。未来，苏净环保将继续致力于环境友好型技术的研发，为促进全球水资源的可持续管理与利用作出更大贡献。