综述：人工智能与藻类系统在可持续废水处理和碳封存方面的协同作用

《Environmental Technology Reviews》：The synergy of artificial intelligence and algal systems for sustainable wastewater treatment and carbon sequestration

人工智能在藻类生物技术中的应用及优化机制研究，重点解决高成本、环境敏感性和规模化生产难题，通过机器学习算法实时调控光照、营养和温度等参数，提升光生物反应器效率，为工业级污水处理和碳减排提供创新路径。

　　

摘要

在环境生物技术领域，将人工智能（AI）整合到藻类系统中正在改变废水处理和碳封存的策略。这篇综述全面探讨了AI在藻类生物技术中的变革性作用，并解决了传统瓶颈问题，如高采集成本、环境敏感性和藻类培养的可扩展性。通过使用预测分析和实时系统优化，AI提高了藻类处理的效率和稳定性，使其更能适应不断变化的环境条件。本文重点分析了光生物反应器中由AI驱动的控制机制，其中机器学习算法持续监测并微调光照强度、营养水平和温度等关键参数。这些优化措施有助于创造理想的生长条件，这对于扩大藻类系统的规模以满足工业需求至关重要。报告还强调了智能控制系统与先进工程设计的结合，展示了AI如何简化操作、改进决策过程并提升大规模应用中的系统性能。除了当前的应用之外，这项跨学科研究还强调了在AI-藻类系统中持续创新的必要性，以实现可持续的环境目标。通过展望未来的发展，这项工作为进一步研究基于AI的藻类解决方案奠定了基础，并将这类混合系统视为应对全球环境挑战（如废物管理和碳减排）的重要工具。