面向可持续污水处理厂的N2O排放可解释建模与情景分析新范式

为解决污水处理厂(WWTPs) N2O排放预测中存在的动态非线性、不确定性量化不足及缺乏情景分析等挑战，研究人员开展了基于机器学习的N2O排放预测研究。研究构建了包含弹性网络(EN)、分位数回归(QR)、高斯过程回归(GPR)和梯度提升回归(GBR)的预测模型，并采用Puma优化器(PO)和贝叶斯优化(BO)进行超参数调优。结果表明，优化后的GPBO模型测试集R2达0.986，SHAP和LIME分析揭示溶解N2O是最关键预测因子。该研究为WWTPs提供了端到端的决策支持管道，对实现可持续污水处理具有重要意义。

　　

在全球气候变化加剧的背景下，污水处理厂(WWTPs)作为重要的温室气体排放源日益受到关注。其中，氧化亚氮(N₂O)作为一种强效温室气体，其全球增温潜势是二氧化碳(CO₂)的300倍，同时还具有破坏臭氧层的能力。然而，由于N₂O排放过程具有高度动态和非线性特征，传统机理模型难以准确预测其排放规律，这给污水处理过程的优化控制和温室气体减排带来了巨大挑战。

以往研究多采用单一的机器学习方法，在数据预处理标准化、超参数优化、模型可解释性以及不确定性量化等方面存在明显不足。特别是缺乏对关键操作参数变化的场景分析，使得模型预测结果难以直接应用于实际污水处理厂的运行决策。为此，来自大不里士大学的研究团队在《Journal of Water Process Engineering》上发表了最新研究成果，提出了一种融合多种机器学习技术和可解释人工智能(XAI)的综合性预测框架。

研究团队采用了多种关键技术方法开展研究。数据来源于丹麦哥本哈根Aved?re污水处理厂2018年3月至2019年2月的运营记录，共包含1234个样本。研究建立了弹性网络(EN)、分位数回归(QR)、高斯过程回归(GPR)和梯度提升回归(GBR)四种基础预测模型，并创新性地引入了Puma优化器(PO)和贝叶斯优化(BO)两种超参数优化方法。通过5折交叉验证评估模型性能，并采用SHAP和LIME方法进行特征重要性分析，同时利用蒙特卡洛模拟进行不确定性量化。最后，通过条件生成对抗网络(CGAN)生成三种不同的情景数据进行场景分析。

4.1. 交叉验证结果

通过5折交叉验证系统评估了各模型性能。结果表明，GPR在Fold 5表现最佳，平均R²达到0.811，RMSE为0.042，且具有最低的变异系数，显示出优异的预测稳定性和泛化能力。相比之下，GBR模型对数据划分较为敏感，在不同折叠间表现波动较大。

4.2. 开发模型的收敛行为

通过跟踪200次迭代中RMSE值的变化，系统分析了混合模型的收敛特性。研究发现，基于BO的优化模型在所有四种基础模型上都表现出相似的收敛模式，而基于PO的混合模型特别是GPPO，其RMSE值的下降更为平缓。超参数配置分析显示，不同优化器倾向于不同的参数设置，如GBPO偏好较小的学习率(约0.014)和中等树深度(约18)，而GBBO则倾向于更高的学习率(约0.790)和更深的树结构(约45)。

4.3. 模型的预测性能

性能比较显示，混合模型显著优于其基础版本。其中，GPBO表现最佳，测试集R²达到0.986，RMSE为0.012。基础GPR模型已经表现出色(测试R²=0.958)，但经过优化后性能得到进一步提升。值得注意的是，原本性能较差的GBR基础模型(测试R²=0.706)经过优化后，GBBO版本的R²提升至0.901，改进幅度约20%。欧几里得距离和标准化距离的评估也证实了优化模型在预测几何接近度上的优势。

4.4. 模型性能的比较可视化

残差散点图和Q-Q图分析表明，混合模型的残差更紧密地围绕零值分布，且Q-Q点更接近参考线，显示出更优的预测无偏性和误差正态性。特别是GPPO模型，其残差分布均匀，无明显异方差性，而GBPO模型则显示出一定的异方差趋势。

4.5. 误差分布分析

误差分布统计显示，优化模型相比基础模型具有更窄的误差范围和更低的极端偏差。GPBO将最大绝对误差从基础GBR的65.993降低至65.367，同时系统偏差也得到显著改善，如GBBO将GBR的正向偏差(7.956)降低至接近零值(-0.641)。

4.6. 敏感性分析结果

SHAP和LIME敏感性分析揭示了影响N₂O排放的关键因素。SHAP全局分析显示，溶解N₂O浓度是最重要的预测因子(得分：0.0523)，直接反映了硝化反硝化活性。而LIME局部分析则发现，铵氮(NH₄⁺)在某些操作条件下具有重要影响(GPR得分：0.5011)，特别是在硝化不平衡的情况下。溶解氧(DO)和温度分别显示出中等的全局重要性，但在局部条件下可能成为主导因素。

4.7. 蒙特卡洛不确定性结果

通过引入5%的输入测量误差并进行1000次蒙特卡洛模拟，评估了模型的预测不确定性。结果表明，EN模型在预测区间覆盖度方面表现最佳(0.9723)，同时保持较窄的预测区间宽度(0.4172)。所有模型的95%预测区间覆盖度均超过0.95，显示出良好的不确定性量化能力。

研究结论部分强调，该研究成功开发了一个端到端的决策支持管道，将标准化预处理、双重优化器、SHAP和LIME可解释性、蒙特卡洛不确定性和基于CGAN的假设分析能力有机结合。GPBO模型以R²>0.98的优异性能证明了其在N₂O排放预测中的有效性。可解释性分析不仅提供了预测结果，还揭示了溶解N₂O、铵氮和溶解氧等关键参数的作用机制，为操作人员提供了明确的因果关系理解。

情景分析结果表明，操作或气候扰动(如温度升高、水力冲击或进水N₂O富集)会显著改变排放模式，这强调了自适应数据驱动管理的必要性。除了预测准确性外，该模型还带来了实际的环境和经济效益。通过减少N₂O峰值，污水处理厂可以显著降低温室气体排放，同时基于模型的优化加药和曝气策略可以减少不必要的能源消耗，实现经济和环境效益的双赢。

该研究的创新之处在于超越了传统的回顾性排放估算，提供了一个可扩展、可解释的平台，整合了精确预测、基于情景的韧性规划以及明确的环境经济价值。这不仅是对预测建模的科学贡献，更是为操作人员和政策制定者实现可持续废水管理提供了实用工具。未来研究可扩展到更多样化的污水处理厂配置和气候条件，进一步验证模型的普适性和鲁棒性。