基于AI驱动与传感器联用的智能堆肥生物反应器：实时预测堆肥成熟度与品质动态的新框架

本研究针对有机废弃物持续增长带来的环境压力，开发了一种集成低成本传感器与机器学习模型的智能堆肥系统。研究人员通过构建GREENDATA物联网监测平台，结合XGBoost等算法，实现了对堆肥成熟度（GI%）和关键参数（温度、NH3、CO2等）的实时预测，准确率高达98.97%。该研究为可持续农业废弃物管理提供了可推广的技术方案，显著提升堆肥效率与产品质量。

　　

随着全球人口增长和城市化加速，有机废弃物数量急剧上升，不当处理会导致病虫害滋生、水体污染和温室气体排放等问题。堆肥作为有机废弃物资源化利用的重要方式，能将有机质转化为稳定的腐殖质，改善土壤理化性质并减少化肥使用。然而，传统堆肥方式存在过程控制粗放、效率低下、产物质量不稳定等问题，特别是在摩洛哥Souss-Massa地区等农业密集型区域，缺乏系统化的堆肥设施和管理规范。

针对这些痛点，Mouad Lazrak等人在《Waste Management Bulletin》上发表研究，开发了一套名为GREENDATA的智能堆肥系统。该系统集成物联网（IoT）传感技术和机器学习（ML）模型，实现对堆肥关键参数（温度、水分、CO₂、NH₃等）的实时监测与品质动态预测，显著提升堆肥过程的控制水平和产物质量。

本研究主要采用了几项关键技术方法：首先是构建旋转式生物反应器系统，通过电机控制搅拌速度优化通气条件；其次开发了基于Arduino和多种传感器（DS18B20温度传感器、MQ135气体传感器、电容式水分传感器等）的GREENDATA硬件平台，实现多参数高频采集；此外，融合历史文献数据、实验数据与实时监测数据，使用XGBoost、随机森林（RF）和支持向量机（SVM）等机器学习算法进行建模；最后通过SHAP分析进行特征重要性解析，并利用发芽指数（GI）作为堆肥成熟度的核心评价指标。

旋转生物反应器描述

研究采用圆柱形回转式生物反应器，长1.2 m，直径0.8 m，以10 rpm转速运行，确保堆料均匀混合和氧气分布，避免厌氧区域形成。

初步实验 trials：机器学习数据输入

开展了两组堆肥试验（ET1和ET2），分别使用大学食堂餐厨废弃物和每周市场废弃物作为原料，与牛粪和锯末混合调节碳氮比（C/N）至30:1。试验持续60天，定期采样分析理化指标。

理化分析方法

所有样品依据NF EN 13040标准制备，监测温度、水分、pH、电导率（EC）、总有机碳（TOC）、总凯氏氮（TKN）和发芽指数（GI）等参数，确保数据准确性和可比性。

物联网监测与控制系统：GREENDATA

GREENDATA平台以Arduino Uno R3为核心，集成温湿度、气体和水分传感器，通过ESP8266 WiFi模块传输数据，采用MQTT协议接入云平台（如Grafana和ThingSpeak），实现实时可视化与异常预警。

机器学习模型结构与算法框架

研究采用XGBoost、随机森林和SVM三种算法，以温度、水分、C/N比、NH₃、CO₂、pH、EC、TOC、TKN和时间等11个特征作为输入，GI%作为预测目标。通过特征选择和归一化处理，提升模型泛化能力。

数据采集、融合与建模

融合历史数据、实验数据和实时流数据，构建统一训练集。采用min-max标准化处理特征，并通过SHAP分析解析变量贡献度，确保模型可解释性。

数据预处理与协调

采用异常值检测、清理和归一化流程，提升数据质量。关键特征包括温度、水分、C/N比、氨气浓度、TOC、OM%、GI%和时间。

多源数据整合

将历史数据、实验数据与实时监测数据整合，增强数据集多样性和模型鲁棒性。

模型架构与特征选择

通过对比多种机器学习算法，发现XGBoost表现最优（R²=0.9897, RMSE=1.6866），随机森林次之，SVM较差。特征重要性显示GI%、温度和时间是核心预测因子。

初步堆肥试验结果

温度变化显示典型的三阶段模式：嗜温、嗜热和成熟阶段。ET1温度峰值更高（48°C），降解更充分；ET2受原料组成影响，热效应较低。pH先降后升，反映有机酸生成和氨化过程。电导率（EC）初期升高后下降，ET2残留盐分较高。有机质（OM）和TOC降解率ET1优于ET2。发芽指数（GI）测试表明ET1成熟度更高，ET2在100%浓度下仍具植物毒性。

SHAP分析用于模型解释

通过SHAP值解析，GI%是最重要的预测特征，其次为温度和时间。高C/N比和氨浓度对成熟度有负向影响，符合堆肥生物学规律。

结论与讨论

该研究成功开发了GREENDATA系统，实现了堆肥过程的实时监测与智能预测。XGBoost模型在预测精度和解释性方面均表现优异，为堆肥管理提供了可靠的数据驱动决策工具。该系统低成本、易部署的特点尤其适合资源有限地区，推动有机废弃物处理的智能化和可持续发展。未来工作将聚焦于现场部署、物联网扩展和模型在线学习，进一步提升系统的适应性和实用性。

该研究不仅提供了技术创新，还为农业废弃物资源化和循环经济提供了实践路径，具有显著的环境和经济效益。