基于逆支持向量机（ISVM）的序批式反应器智能曝气控制策略：迈向碳中和的污水处理新路径

来自某研究团队的研究人员针对污水处理中能耗与水质达标的平衡难题，开展了基于逆支持向量机（ISVM）的序批式反应器（SBR）曝气控制优化研究。通过数据驱动建模与约束优化相结合，动态调控曝气速率，在保证出水NH3-N浓度低于5?mg/L的同时显著降低能耗。实验表明该方法较传统固定曝气节能20.3%，达标率达95%，为环境工程提供了智能约束优化范式。

　　

这项研究开创性地将逆支持向量机（Inverse Support Vector Machine, ISVM）框架应用于序批式反应器（Sequencing Batch Reactor, SBR）的曝气控制优化，巧妙破解了污水处理过程中能源效率与排放标准合规性的平衡难题。通过数据驱动建模技术，研究团队首先利用支持向量机（SVM）精准构建了工艺参数（进水NH₃-N、氧化还原电位(ORP)、电导率、曝气速率）与出水NH₃-N浓度之间的输入-输出关联模型。在此基础上，ISVM方法通过约束优化逆向解析出最优曝气策略，像一位不知疲倦的“智能调度员”般动态调整曝气强度，确保出水氨氮浓度始终稳定控制在5?mg/L的红线以下，同时将能量消耗压降至最低。

经过20个完整运行周期的实验验证，该智能控制系统展现出令人瞩目的性能：相较于传统固定速率曝气模式，能耗直降20.3%，同时高标准完成了95%的排放达标率。研究采用的惩罚函数优化与梯度裁剪机制，有效保障了系统运行的稳定性，成功规避了传统PID控制器和机理模型在复杂污水处理场景中的适用局限。这项工作不仅为可持续废水管理提供了前沿的智能控制策略，更像是一张精心绘制的“约束感知优化蓝图”，为整个环境工程领域迈向碳中和目标提供了坚实的技术支撑。