一种电子鼻与定性与定量两阶段混合模型相结合的方法，用于污水处理厂中的废水检测

《Sensors and Actuators A: Physical》：An electronic nose combined with qualitative-quantitative two-stage hybrid model for wastewater detection in wastewater treatment plants

本研究提出电子鼻结合质-量混合模型，用于污水处理厂废水快速检测。通过支持向量机（SVM）实现水质合规性判断，准确率达99.33%；随机森林回归模型定量分析化学需氧量（COD）、氨氮（AN）、总氮（TN）、总磷（TP），R2达0.98。实验证明该系统可高效识别复杂水质参数，提升监测效率。

　　在现代社会，污水处理厂（WWTPs）作为城市基础设施的重要组成部分，承担着改善水生态系统质量的关键任务。然而，污水处理的效率受到多种因素的影响，如进水负荷、天气条件和设备运行状态，这些因素可能导致处理后的出水质量超出排放标准。这种不符合标准的污水排放不仅会对水体造成严重污染，还可能对人类健康构成威胁，例如引发皮肤感染、癌症以及其他慢性疾病。据研究显示，这些污染物每年在全球范围内导致数百万起死亡事件。因此，加强污水处理厂的污水检测工作，是保障环境安全和公众健康的重要举措。

污水质量通常由几个关键的水质指标（WQIs）来衡量，包括化学需氧量（COD）、氨氮（AN）、总氮（TN）和总磷（TP）。这些指标能够为出水质量评估提供重要依据。传统的检测方法，如重铬酸盐法、纳氏试剂分光光度法、碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法和钼酸铵分光光度法，虽然能够提供准确且稳定的分析结果，但它们在实际应用中存在诸多限制。这些方法往往需要复杂的操作流程、专业的技术人员以及较大的设备，这在实现快速检测方面显得不够高效。因此，开发新的检测方法，以实现污水水质指标的实时监测，成为当前亟需解决的问题。

近年来，电子鼻（e-nose）作为一种新兴的气体检测技术，因其快速、高效和便捷的特点，受到了广泛关注。电子鼻的设计灵感来源于哺乳动物的嗅觉系统，它通过捕捉目标物质的气味特征来进行分析。该系统通常由两个主要模块组成：传感器阵列模块和模式识别模块。传感器阵列模块能够检测污水中挥发性气体的浓度变化，并将这些信息转化为可识别的信号。模式识别模块则利用先进的机器学习算法，如随机森林（RF）、支持向量机（SVM）和神经网络，对传感器数据进行处理和分析，从而实现对污水质量的判断。

在污水处理过程中，污水中的头空间气体（HG）可能包含与水质相关的重要信息。研究表明，CH?、NH?、N?O和PH?等气体的浓度与COD、AN、TN和TP等水质指标之间存在一定的相关性。例如，CH?和N?O的排放量与COD和TN浓度呈正相关。此外，AN和TP可以通过化学反应转化为NH?和PH?气体，而根据亨利定律，污水中这些污染物的浓度越高，相应的气体浓度也越高。因此，这些气体可以作为中间介质，用于建立与水质指标之间的相关模型，从而实现对水质的间接定量分析。

电子鼻技术在污水处理厂的应用已经展现出一定的潜力。它主要用于三个方面：气味评估、污水质量监测和污水处理设施运行状态的评估。例如，Zarra等人将电子鼻集成到无人机中，实现了污水处理厂动态气味检测；Moufid等人则结合电子鼻与电子舌，用于评估污水污染参数；Pilat-Rozek等人通过电子鼻准确区分了生物反应器中活性污泥的性能。这些应用表明，电子鼻在污水处理领域的前景广阔。

尽管电子鼻技术具有诸多优势，但在污水水质分析方面的应用仍处于探索阶段。目前，尚未有系统的研究能够全面评估电子鼻在污水质量指标检测中的性能。本研究旨在填补这一空白，提出一种基于电子鼻系统的定性-定量两阶段混合模型，用于快速检测污水处理厂的污水质量。该模型不仅能够高效区分符合排放标准和不符合标准的污水样本，还能准确预测水质指标的数值，从而提高污水处理厂的监测效率。

为了实现这一目标，研究团队收集了来自某污水处理厂五个不同阶段的污水样本，并采用中国标准方法进行校准，以确保数据的可靠性。随后，团队运用多种特征提取技术和机器学习算法，建立了电子鼻响应与水质指标之间的稳健相关模型。通过这种方式，电子鼻系统能够实现对污水质量的综合评估。此外，研究还特别关注了模型的准确性和稳定性，以确保其在实际应用中的有效性。

在定性分析阶段，团队对三种分类器（线性判别分析、随机森林和支持向量机）的性能进行了比较。结果表明，支持向量机（SVM）在预测性能方面表现最佳，其准确率、精确率和召回率分别为99.33±0.29%、99.17±1.44%和97.5±0%。这一结果说明，SVM在识别污水是否符合排放标准方面具有较高的可靠性。而在定量分析阶段，团队发现随机森林回归在预测准确性方面优于偏最小二乘法（PLS）和支持向量回归（SVR）。随机森林回归的R2值达到0.98±0，而RMSE与测量范围的比值为0.06±0，这表明该模型在预测水质指标数值方面具有较高的精度。

本研究提出的电子鼻系统结合定性-定量混合模型，为污水处理厂的污水质量检测提供了一种创新的方法。该系统能够在短时间内完成对多个水质指标的同步检测，从而提高监测效率。此外，电子鼻的便携性和操作简便性，使其在实际应用中具有较大的灵活性。这种技术不仅能够用于污水处理厂的日常监测，还可以应用于其他需要快速检测的环境领域。

值得注意的是，本研究在方法论上具有一定的创新性。它首次全面考虑了电子鼻在污水质量分析中的应用，通过结合多种机器学习算法，提高了系统的检测能力和准确性。此外，该研究还探讨了电子鼻在污水处理厂中可能的应用场景，为未来的研究提供了方向。例如，电子鼻可以用于实时监测污水处理厂的运行状态，及时发现异常情况，并采取相应的控制措施，以确保污水处理的正常进行。

综上所述，电子鼻技术在污水处理领域的应用具有重要的现实意义。它不仅能够克服传统检测方法的局限性，还能够实现对污水质量的快速、高效和全面检测。本研究通过提出一种新型的定性-定量混合模型，进一步拓展了电子鼻技术的应用范围，并为污水处理厂的智能化管理提供了新的思路。未来，随着技术的不断进步和应用场景的拓展，电子鼻有望在环境保护和公共卫生领域发挥更大的作用。