用于丁醇合成废水可追溯性的机制学和数据驱动方法

《Journal of Cleaner Production》：Mechanistic and data-driven approaches to traceability of butanol synthesis wastewater

但anol合成过程废水追踪研究提出智能框架，通过动态模拟生成数据弥补监测不足，LSTM预测污染物浓度并构建贝叶斯网络可视化传播路径，实现数据驱动与机理结合的高效溯源方法。

　　在当今工业发展迅速的背景下，但醇合成过程（BSP）所产生的废水因其复杂的有机污染物成分而成为可持续发展面临的一大挑战。这种废水通常来源于工业生产中的多种环节，其污染源往往具有动态性和不确定性，使得传统的污染源追踪方法难以有效识别和量化污染物的传播路径。为了解决这一问题，本文提出了一种融合动态模拟与机器学习的智能追踪框架，旨在实现对污染物来源的精准识别以及对污染物传播路径的可视化分析。

但醇作为一种重要的化工产品，因其高热效率和低碳排放特性，近年来在发动机燃料和化工原料等领域需求不断上升。然而，这一增长也伴随着废水处理问题的加剧。BSP废水中的有机污染物种类繁多，其中包括如正丁醛（C?H?O）和2-乙基-2-己烯醛（C?H??O）等难降解的化合物。这些污染物不仅对环境造成严重影响，也对工业生产的安全性和可持续性提出了严峻考验。现有的废水处理技术，如活性炭吸附、丙酮-丁醇-乙醇发酵、异质分离、微生物氧化和渗透蒸发等，虽然在一定程度上能够缓解污染问题，但在实际应用中仍然存在诸多限制。

首先，微生物处理过程中，有机成分可能对微生物活性产生抑制作用，导致处理效率下降。其次，生物膜的形成和积累可能会引发设备堵塞，增加运行和维护成本。此外，传统污染源追踪方法在数据驱动和化学过程机制的结合方面存在明显不足，难以提供清晰的污染传播路径。同时，这些方法在可视化污染传播路径和解释分析结果方面也表现出一定的局限性。因此，如何在保证污染预测精度的同时，实现对污染传播路径的可视化和可解释性，成为当前研究的热点。

为了解决上述问题，本文提出了一种创新的污染源追踪方法，将数据驱动的模型与化学过程机制相结合，构建了一个具有高度可解释性的追踪框架。该框架首先利用过程模拟生成具有代表性的动态操作数据，弥补了实际监测数据不足的问题。随后，引入长短期记忆网络（LSTM）模型，用于预测关键工艺流程中污染物的浓度变化，从而获得可靠的时序信息。LSTM作为一种专门设计用于处理时间序列数据的神经网络，能够有效捕捉废水流动和污染物浓度变化的动态特性，相较于传统的递归神经网络（RNN），它在处理长序列数据时具有更好的性能，能够避免梯度消失问题。

为了进一步增强污染传播路径的可解释性，本文还构建了一个贝叶斯网络（BN），用于建立可视化的因果关系模型。贝叶斯网络通过有向无环图（DAG）的形式，能够清晰地展示污染物在系统中的传播路径，并结合历史数据与过程知识，实现对污染传播的定量分析。相比于传统的基于因果推理的模型，贝叶斯网络在处理不确定性问题方面表现出更强的能力，它能够通过概率推断的方式，对污染源进行定位，并对污染物的传播路径进行可视化呈现。此外，贝叶斯网络的结构学习过程中，结合了过程机制知识，使得模型更贴近实际化学过程，提高了对污染源和传播路径的识别能力。

本文的研究框架不仅在理论上具有创新性，而且在实践中也展现出较高的应用价值。通过将LSTM模型与贝叶斯网络相结合，构建了一个具有高度可解释性的智能污染源追踪系统。该系统能够在保证预测精度的同时，提供清晰的污染传播路径，从而为污染源的识别和治理提供有力支持。同时，该框架还能够定量评估废水的累积情况，使得污染治理更加科学和系统化。

在数据生成方面，本文通过动态模拟技术，模拟了多种干扰情景下的废水流动情况，从而生成了一组高质量的时间序列数据。这些数据不仅涵盖了正常工况下的污染物变化，还包括了异常工况下的污染物波动情况，为后续的模型训练和验证提供了坚实的基础。此外，为了提高模型的计算效率，本文对所有节点变量的流动数据进行了离散化处理，使得模型能够在保持精度的同时，实现更高效的运算。

在模型训练过程中，本文采用了8:2的比例将数据集划分为训练集和测试集，以确保模型在不同工况下的泛化能力。通过对训练集进行充分的训练，LSTM模型能够准确预测污染物的浓度变化，而贝叶斯网络则能够基于这些预测结果，建立污染物传播路径的可视化模型。这种结合不仅提高了模型的预测能力，还增强了其对污染传播机制的理解。

本文的研究结果表明，该智能追踪框架在多个关键指标上表现出色。在L1层级上，系统实现了40%的诊断准确率，显示出较强的独立诊断能力。特别是在短路径和局部污染物传输的复杂情况下，该系统的诊断准确率达到了100%。在L2层级上，候选设备集的准确率保持在100%，表明该系统能够准确识别出真正的污染源设备。在L3层级上，因果分析的准确率同样达到了100%，验证了该系统在污染传播路径分析方面的可靠性。

本研究的主要创新点包括以下几个方面：首先，利用过程动态建模技术，生成了用于数据驱动智能追踪的数据集，为后续的污染源识别提供了坚实的数据基础。其次，将数据驱动模型与过程机制模型相结合，实现了对BSP废水污染源的精准追踪。第三，引入了可追踪的贝叶斯网络，用于建立污染物传播路径的可视化模型，显著提高了分析结果的可解释性。最后，该研究克服了传统方法在污染预测与传播路径分析之间的脱节问题，实现了对废水累积情况的定量评估。

综上所述，本文提出的智能污染源追踪框架，不仅在理论上具有创新性，而且在实际应用中也展现出较高的可行性。通过将动态模拟与机器学习相结合，该框架能够有效应对BSP废水处理中的复杂问题，为实现清洁化学生产提供了新的思路和技术支持。未来，该方法有望在更多工业场景中得到应用，为污染治理和环境保护提供更加精准和高效的解决方案。