综述：面向数据驱动的智能堆肥技术与控制系统

《Bioresource Technology》：Towards data-driven smart composting techniques and control systems

本综述系统阐述了物联网（IoT）传感、机器学习（ML）建模与智能控制技术在有机废弃物堆肥中的应用进展，聚焦于通过实时监测温度、水分、氧气及恶臭气体（如NH3），结合预测算法动态调控通风、翻堆等条件，以提升堆肥效率、减少养分（如氮素）及温室气体（GHG）排放，推动循环农业发展。

　　

引言

全球有机废弃物年产量已超过20亿吨，对环境和资源管理构成严峻挑战。堆肥作为一种好氧微生物驱动过程，能将餐厨垃圾、畜禽粪便和农业废弃物转化为土壤改良剂，在养分循环和温室气体（GHG）减排方面发挥重要作用。然而，传统堆肥方式依赖人工调节通风、翻堆和水分，常导致效率低下、养分损失和产品质量不稳定。智能堆肥技术通过集成环境传感、物联网（IoT）互联和基于机器学习（ML）的建模，为实现实时自适应控制提供了有前景的解决方案。

传感器技术

在堆肥系统中，温度、水分、氧气及恶臭相关气体是核心监测指标，它们直接影响微生物活性和降解动力学。温度传感器（如热电偶、热敏电阻）可追踪堆体热代谢阶段；水分传感器（时域反射计TDR、频域反射计FDR）监测水分动态；氧气传感器（电化学、氧化锆）反映好氧状态；气体传感器（金属氧化物半导体MOS、电化学传感器）检测NH₃、H₂S等排放物。然而，堆肥环境的高湿、腐蚀性气体和温度波动易导致传感器寿命缩短和信号漂移（如MOS传感器在长期湿度下漂移约10%），制约数据可靠性。多传感器数据融合与抗腐蚀材料的开发是提升监测稳健性的关键。

数据驱动建模

堆肥过程的非线性和多变量特性使得基于规则的控制或直接传感器解读效果有限。机器学习（ML）算法通过整合多源传感数据，能够预测堆肥成熟度、养分动态和排放行为。例如，支持向量机（SVM）、随机森林和神经网络（NN）模型被用于关联温度曲线与腐熟度；时序分析模型结合氧浓度数据可识别厌氧区域。数据驱动的优势在于处理复杂相互作用，但模型泛化能力受限于饲料多样性、规模差异以及高质量标准化数据集的缺乏。未来需建立链接传感器信号与堆肥质量的标准化指标系统。

智能控制系统

智能控制系统集成传感器反馈与计算模型，实现堆肥条件的动态调节。早期研究探索了基于动力学的模型和模糊逻辑控制，近期则转向机器学习（ML）优化策略。例如，模型预测控制（MPC）根据温度、氧气预测值动态调整通风速率；强化学习（RL）算法可自主优化翻堆频率以降低氮损失。这些系统能够应对过程的非线性和多变量特性，但高分辨率数据和计算需求在分散式或资源受限场景下面临可扩展性挑战。分层式人工智能（AI）决策支持工具或许是解决这一问题的方向。

智能堆肥的应用部署

智能堆肥技术目前尚处于原型开发和试点示范阶段，应用场景涵盖家庭堆肥箱、社区系统和工业规模设施。家庭级系统侧重低成本传感器与简易控制；社区级试点集成物联网（IoT）平台实现远程监控；工业级设施则探索全流程自动化与云边协同决策。尽管前景广阔，从示范到大规模商业化仍需克服传感器耐久性、模型普适性和经济成本等障碍。

结论与展望

智能堆肥通过传感、建模与控制技术的融合，正推动有机废弃物管理向数据驱动范式转变。当前研究在环境监测、预测算法和自动控制方面取得了显著进展，但传感器在腐蚀环境下的耐久性、标准化数据集的缺失以及控制系统的计算可扩展性仍是关键瓶颈。未来研究应聚焦于开发耐腐蚀传感器、建立连接传感信号与堆肥质量的标准化指标系统，并创建适应不同规模的分层人工智能（AI）决策工具。突破这些挑战将加速智能堆肥向可扩展的低碳系统转型，使其成为循环农业的基石技术。