基于机器学习的反渗透浓水氨氮精准预测模型构建及其在再生水厂的应用研究

本研究针对再生水厂反渗透浓水氨氮排放引发的富营养化风险，系统评估了浅层学习、深度学习及AutoML框架的预测性能。LSTM模型表现最优（R2=0.96，MAPE=2.6%），仅用进水数据时仍保持较高精度（R2=0.82），为全规模WRP的实时预警与决策支持提供了创新解决方案。

　　

随着全球水资源短缺问题日益严峻，再生水作为可持续资源的重要性显著提升。然而，再生水处理过程中产生的反渗透浓水若直接排放，其高浓度氨氮可能导致水体富营养化，威胁水生生态系统。台湾地区通过《再生水资源发展条例》明确要求2031年前再生水占公共供水比例超10%，但现有研究多聚焦传统污水处理厂（WWTP），针对全规模水再生厂（WRP）反渗透浓水氨氮的预测研究仍存空白。

为应对这一挑战，研究人员构建了涵盖污水处理单元（WWTU）和水再生单元（WRU）的10个处理环节、121项水质参数的完整数据集，系统比较了浅层学习（如随机森林RF、XGBoost）、深度学习（LSTM）和自动机器学习（AutoML）框架的性能。研究发现：LSTM模型在采用全流程数据时表现最优（R²=0.96，平均绝对百分比误差MAPE=2.6%），能精准预测氨氮峰值；仅使用进水水质和运行参数时仍保持较高精度（R²=0.82，MAPE=20.5%）。对于提前1天的预测，LSTM模型R²达0.64，为操作人员提供了宝贵的预警窗口。该成果发表于《Water Research X》，为WRP的智能化管理树立了新标杆。

研究采用三大关键技术：1）多源数据整合（1957天运营数据+19项气象参数）；2）特征工程（构建54项操作控制指标+时间滞后特征）；3）10折交叉验证评估框架。通过设置5种处理单元组合场景（Set1-Set5）和3种时间滞后预测（t+1至t+3），系统评估了不同数据维度对模型性能的影响。

【模型性能对比】
Set2（完整处理数据）中LSTM表现最优，其门控机制能有效捕捉氨氮在生物处理-膜过滤流程中的时空关联。Set5（仅用进水数据）虽整体精度下降，但对峰值预测的敏感性反而优于部分中间场景，揭示进水特征对浓水氨氮的关键影响。

【时间滞后预测】
LSTM在t+1预测中展现显著优势（R²=0.64），但t+2后性能急剧下降（R²<0.3），表明超过24小时的预测需结合实时过程调控数据。

【峰值预测价值】
研究特别指出，尽管Set5的MAPE达20.5%，但其峰值捕捉能力可支持应急加药等关键操作，这种"精准度-实用性"的权衡为简化监测体系提供了新思路。

该研究首次在全规模WRP中验证了LSTM对反渗透浓水氨氮的预测效能，其构建的"进水-工艺-排放"关联模型突破了传统水质监测的滞后性局限。值得注意的是，研究揭示了中间处理单元数据并非总是提升预测精度的必要条件，这对降低传感器部署成本具有重要指导意义。未来研究可探索高频监测数据融合和时空卷积网络（TCN）等新兴算法，进一步拓展预测时间窗口。这些发现为智慧水务系统在应对气候变化背景下的水质波动提供了关键技术支撑。