机器学习与STOAT模拟在有机冲击负荷下提升序批式反应器性能的对比研究及其对废水管理的优化意义

本研究针对序批式反应器(SBR)在有机冲击负荷(OSL)下的稳定运行问题，通过机器学习(ML)与STOAT模拟的对比分析，成功预测出水水质并优化操作策略。结果表明，在1.3倍负荷下可实现环境合规，为污水处理厂风险管控与智能决策提供高效低成本工具。

　　

序批式反应器(SBR)作为市政污水处理系统，即使在波动的有机冲击负荷(OSL)下仍能保持稳定运行。本研究通过机器学习(ML)与STOAT软件模拟相结合的方法，预测絮凝性OSL场景下的出水水质，从而提升SBR性能。对比分析显示，ML模型与STOAT模拟结果高度一致：初始测试中2倍与1.6倍负荷均超出环境排放要求，而将OSL降至进水有机负荷的1.3倍后即可符合环境限值。这一发现表明，两种方法均能以极小成本高效预测污水处理厂(SBR WWTP)运行效能，为应对动态OSL条件提供了降低操作风险、优化决策支持的实用工具。