综述：人工智能与机器学习在重金属废水处理中缓解膜污染的应用：近期趋势与未来工业展望综述

《ARCHIVES OF COMPUTATIONAL METHODS IN ENGINEERING》：AI and ML in Mitigating Membrane Fouling in Heavy Metal Wastewater Treatment: A Review on Recent Trends and Future Industrial Outlook

本综述系统探讨了人工智能（AI）、机器学习（ML）及深度学习模型在预测膜污染和优化重金属（如汞、铅、镉）去除效率方面的前沿应用。文章指出，这些智能技术能显著提升预测准确性、减少实验负担并优化工艺条件，但数据质量、模型可解释性及实际通用性仍是关键挑战。推荐关注其对于实现废水处理过程实时监控和智能化的重要价值。

　　

摘要

实施膜技术处理重金属污染水是确保高效可持续净化的关键挑战之一。人口增长、城市化和工业化导致了水源污染。化学品、垃圾、塑料和其他污染物使河流、水库、湖泊和海洋窒息。水中含有可溶/不溶性废物，分离可溶性污染物非常困难。可溶性重金属如汞、铅和镉会影响所有年龄段人群的大脑、心脏、肾脏、肺和免疫系统。在印度，饮用受污染的水会导致一些致命疾病，如霍乱、痢疾、腹泻、肺结核、黄疸等。不仅人类，植物、动物、水生生物也受此污染影响，导致毒性、环境持久性和生物累积性等风险。本文探讨了人工智能/机器学习（AI/ML）模型、深度学习模型和元启发式算法，用于预测膜污染和优化通过膜过滤的重金属去除。这些模型提高了准确性，减少了实验负荷，并优化了工艺条件。数据质量、模型可解释性和现实世界通用性仍然存在关键差距。本综述提出了实时监控的重要性，并解释了将AI/ML模型集成到废水处理过程中的必要性。

膜污染挑战与重金属废水处理现状

随着全球人口增加、城市化进程加快和工业发展，水环境污染问题日益严峻。重金属废水，特别是含有汞（Hg）、铅（Pb）、镉（Cd）等可溶性重金属离子的废水，对生态系统和人类健康构成严重威胁。这些重金属具有毒性、环境持久性和生物累积性，可通过食物链富集，影响人体大脑、心脏、肾脏、肺脏及免疫系统功能，并引发霍乱、痢疾、腹泻、肺结核、黄疸等多种疾病。膜过滤技术作为一种有效的物理分离方法，在处理重金属废水方面显示出潜力，但其广泛应用受到膜污染问题的严重制约。膜污染会导致膜通量下降、能耗增加、膜寿命缩短，从而影响处理过程的效率和经济可行性。

人工智能与机器学习模型的引入与应用

为应对膜污染挑战，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术被引入到废水处理领域。具体应用包括利用AI/ML模型、深度学习模型以及元启发式算法来预测膜污染的发生和发展趋势，并优化重金属的去除过程。这些模型能够处理复杂的非线性关系，从历史操作数据中学习，从而实现对膜污染行为的准确预测。通过模拟和优化，AI/ML方法有助于减少繁重的实验测试，快速确定最佳的工艺参数，如进水压力、流速、膜清洗周期等，从而提高整体处理效率。

技术优势与现存挑战

AI/ML模型的应用显著提升了膜过滤过程的操作精度和效率。其优势主要体现在：增强预测准确性，降低实验成本与时间，实现过程条件的智能化优化。然而，该技术的进一步发展仍面临若干关键挑战。首先，模型的性能高度依赖于训练数据的质量和数量，数据稀缺或噪声过多会影响预测可靠性。其次，许多复杂的AI模型（如某些深度学习模型）存在“黑箱”问题，模型决策过程难以解释，阻碍了其在工业实践中获得完全信任。最后，模型在特定条件下训练后，其泛化能力到不同水质、不同膜组件或不同操作规模的实际废水处理厂时，可能存在适应性不足的问题。

未来展望：实时监控与智能化集成

展望未来，实现膜过滤技术在重金属废水处理中的高效和可持续应用，需要重点关注实时监控系统的开发与AI/ML模型的深度集成。通过部署在线传感器收集实时数据，并结合AI模型进行动态分析和决策，可以构建智能化的膜污染预警与控制系统。这将实现对膜污染过程的主动干预和优化控制，最终提升废水处理厂的运行稳定性、处理效果和经济性。推动数据标准化、开发可解释性更强的AI模型以及加强实验室研究与工业应用的结合，是克服当前挑战、释放AI/ML在环境工程领域巨大潜力的关键方向。