SIMPO：零代码共享式废水处理过程建模智能云平台的开发与应用

本文推荐一款名为SIMPO的在线智能建模平台，旨在解决日益复杂的废水处理模型对工程师和研究人员造成的应用壁垒。该平台通过拖拽式图形界面实现零代码建模，集成动态自适应算法（前向/改进欧拉法）、化学计量矩阵平衡校验、Nash Sutcliffe效率（NSE）拟合评估及灵敏度分析/不确定性评估/参数估计等高级算法，显著提升了模型准确性（WNSE>0.999）与易用性，为环境工程研究提供了高效、可靠、开放的解决方案。

　　

随着城市化与工业化进程加速，废水处理已成为可持续水资源管理的基石，其模型复杂性也日益增加。自20世纪50年代微生物生长动力学与Monod方程引入以来，活性污泥模型（Activated Sludge Model， ASM）系列逐步完善，从ASM1到ASM3，不断纳入生物除磷等新过程。然而，模型复杂度的指数级增长——如化学计量矩阵扩大、参数激增、计算需求高涨——为环境工程师、研究人员和学生带来了巨大障碍。即便对于审稿人和读者，若无耗时的编码工作，也难以评估论文中复杂模型的可靠性。因此，开发易用、零代码、功能强大且开放共享的新一代废水处理建模工具迫在眉睫。

为解决上述挑战，本研究开发了在线简化智能建模平台（Simplified Intelligent Modelling Platform Online， SIMPO），其核心创新在于五大特性：1） 直观的拖放式图形用户界面实现零代码建模；2） 动态自适应算法实时优化步长，确保计算精度与效率；3） 化学计量矩阵平衡检查、结果自动可视化及基于Nash Sutcliffe效率的拟合优度评估，助力研究者识别潜在错误；4） 灵敏度分析、不确定性评估和参数估计高级算法，帮助排名参数重要性、理解输入不确定性传递、权衡估计时间与精度；5） 开放可共享的数学模型、修改过程与计算结果，促进知识交流。SIMPO结合人工智能工具，有助于研究者理解并应用数学模型论文。

在技术方法上，研究者首先基于现代响应式前端框架与云计算技术构建了云原生软件即服务架构。平台集成两种常微分方程求解器（前向欧拉法与改进欧拉法），采用动态步长优化策略处理负值问题，并以加权Nash Sutcliffe效率作为拟合准则。针对模型评估，实现了四种单次单参数算法进行灵敏度分析，结合拉丁超立方采样的蒙特卡罗方法进行不确定性评估，并利用遗传算法完成参数估计。所有功能均通过可视化界面交互，支持模型与流程的公开/私有仓库管理及版本控制。

研究结果部分，通过多个案例验证了SIMPO的性能。

在交互与可视化方面，SIMPO的图形用户界面实现了零代码、低门槛的建模开发。与传统软件AQUASIM相比，SIMPO将建模流程简化为生物模型编辑、数据集流程布置与项目自动生成三步，操作效率显著提升。平台提供可视化输入辅助（如彩色块高亮）、生物模型与处理流程的快速复用（内置ASM系列模型及六种经典工艺）、拖放式流程设计界面以及计算结果自动可视化功能，极大降低了用户的学习成本与操作错误。

动态算法保障了建模精度与效率。以《Biological Wastewater Treatment: Examples and Exercises》中的生物营养盐去除模型为例，SIMPO在批式反应器（150小时）与恒化器（25，000小时）模拟中，与AQUASIM结果的加权Nash Sutcliffe效率分别达1.0和0.99994，计算时间仅需0.091秒与1.064秒，验证了其算法在精度与效率上可与专业软件媲美。

平衡检查功能有效防范了模型输入错误。以扩展ASM3模型预测N₂O为例，SIMPO通过组分矩阵的ThOD与氮平衡行校验，成功识别出原文献中三处化学计量系数错误（如p3b过程亚硝酸盐分母值误写、p10b过程氧消耗系数误用），并给出醒目警告与差错定位。

自动可视化与NSE评估辅助错误检测。在硫自养反硝化模型案例中，SIMPO再现模型时，虽整体拟合良好，但自动生成的图表直观暴露了亚硝酸盐模拟不佳与单质硫浓度出现负值的问题。通过引入S⁰/(S⁰+0.0001)切换函数，成功解决了负值问题，并揭示原模型在氮物种转化动力学结构上可能存在缺陷，导致其对NO₂^--N的模拟存在固有困难。

灵敏度分析方面，SIMPO提供的四种单次单参数算法与AQUASIM定义一致。对硫自养反硝化模型参数的灵敏度排序与相关性热图分析表明，最大比生长速率(μ_AD)、硫氧化分数(f_S0¹)等参数敏感性最高，且参数间存在强相关性（如μ_AD与η(S)正相关达0.968），这有助于在后续评估中聚焦关键参数，减少计算负担。

不确定性评估通过拉丁超立方采样与蒙特卡罗模拟实现。对上述硫自养反硝化模型进行100万次采样计算后，有效结果880，510组。分析显示，参数存在显著的等效性，但最优5%解集的参数变异区间较窄（多数参数区间<100%），表明模型参数具有良好的可识别性。带宽、密度与骨架图分析进一步证实，除NO₂^--N外，其余组分预测结果高度集中于实测值附近，模型输出可靠。该功能还能压缩参数初始范围，为参数估计提供更精确的搜索空间。

参数估计采用遗传算法。通过与蒙特卡罗法（不确定性评估本身）及AQUASIM的Nelder-Mead单纯形法对比，SIMPO的遗传算法可通过调整个体数、世代数与逃逸阈值灵活平衡计算规模与精度。在大规模设置下，其可获得WNSE=0.99161的高精度解，虽耗时多于单纯形法，但优于蒙特卡罗法的 exhaustive search，展现了其在复杂问题中的优势。

与同类平台（如AQUASIM、BioWin、GPS-X等）相比，SIMPO在模型可编辑性（基于ASM矩阵的可视化编辑与自动防错）、平台属性（云原生、免费、部分开源）、共享协作（公开库、私有链接审阅）及AI支持（集成KIMI大模型）方面具有独特优势。

研究的结论与讨论部分强调，SIMPO成功地将强大算法与用户中心设计相结合，为废水处理建模提供了高效、可靠且开放的解决方案。其零代码特性与云平台架构显著降低了专业模型的使用门槛，而内置的高级分析工具（如灵敏度分析、不确定性评估、参数估计）和自动防错机制（如平衡检查）提升了研究的严谨性与深度。案例研究证明，SIMPO不仅能复现经典工具（如AQUASIM）的精度，还能检测并辅助修正已发表模型中的潜在错误，推动了废水处理模型的可及性与创新发展。未来，通过与更多AI工具（如DeepSeek）的API集成，SIMPO有望实现经典机理驱动建模与AI辅助数据驱动建模的融合，进一步拓展其在环境工程领域的应用前景。当前平台的局限性，如GPU加速支持的缺失、反应器类型和内置模型库的不足，也为后续开发指明了方向。