通过可解释人工智能（Explainable AI）和特征工程技术改进废水处理厂，以实现BOD（生化需氧量）和COD（化学需氧量）的监测

《Journal of Virus Eradication》：Advancing wastewater treatment plant for monitoring BOD and COD through explainable AI and feature engineering techniques

深度学习模型在污水处理中的应用研究，通过LSTM、GRU、Transformer及混合模型预测BOD和COD，结合水质、流量、能耗和气象数据，采用滚动窗口统计和Z-score异常检测提升性能，SHAP分析解释特征贡献，GRU最优预测BOD（RMSE 31.87），混合模型最优预测COD（RMSE 11.82）。

　　
该研究聚焦于澳大利亚墨尔本东部污水处理厂（ETP）的运营优化，通过整合深度学习模型与可解释性人工智能方法，系统性地探索了多源数据融合对水质参数预测及过程控制的影响。研究团队构建了包含水质指标（BOD、COD）、水力负荷（进/出水流量）、能源消耗及气象要素（温湿度、风速、能见度）的综合性数据集，时间跨度覆盖2014年1月至2019年6月的五年每日观测数据。这种多维度数据整合突破了传统污水处理建模中单一水质参数分析的局限性，为复杂系统建模提供了新范式。

在模型构建阶段，研究采用LSTM、GRU、Transformer及GRU-Transformer混合架构进行对比验证。通过滚动窗口统计（RWS）和Z-score离群点检测的双重预处理技术，有效解决了时间序列数据中的非线性波动与异常值干扰问题。值得注意的是，RWS方法不仅优化了模型输入特征，更在后续的SHAP解释分析中成为识别关键驱动因子的有效工具。

实验结果表明，基础模型与混合架构的预测性能存在显著差异。GRU模型在BOD预测中表现最优，其RMSE、MAE和R2值分别达到31.87 mg/L、20.94 mg/L和0.82，这主要得益于GRU门控机制对短期水力波动和生物降解过程的适应性捕捉。而COD预测则显示混合GRU-Transformer架构具有显著优势，RMSE降至11.82 mg/L，R2值提升至0.96，这归因于Transformer的自注意力机制对长期水质演变规律的有效建模能力。

SHAP解释分析揭示了不同水质参数的关键驱动因素及其作用机理。对于BOD预测，水质参数间的协同效应呈现非线性特征：COD均值贡献度最高（0.025），其次是总氮（0.014）和湿度（0.007）。这表明污水处理过程中COD转化效率与氮循环存在动态耦合，湿度则通过影响微生物活性间接作用于BOD去除率。而在COD预测中，总氮（0.036）和温度相关因子（0.006）的组合效应占据主导地位，显示高级氧化过程对温度敏感的特性。值得注意的是，BOD预测中流量参数未进入前三位，暗示在特定水力条件下微生物降解的主导作用。

研究创新性地将数据驱动决策与过程机理分析相结合。通过建立实时监测-预测-反馈的闭环系统，为污水处理厂提供三层次决策支持：基础层通过RWS特征工程提升模型鲁棒性，应用层利用SHAP分析定位关键调控参数，管理层则基于预测结果优化曝气、加药等关键工艺参数。这种分层解析方法有效解决了传统AI模型"黑箱"特性带来的实施障碍，使工程师能够通过可解释的因果链进行精准调控。

在能源管理方面，研究通过关联模型预测的BOD/COD浓度与曝气能耗，量化了处理单元的能量效率。例如，当BOD预测值超过阈值时，系统会自动触发能耗优化算法，在保证出水水质的前提下降低15-20%的曝气能耗。这种动态节能机制与实时水质监测的结合，为应对国际气候协定中的碳减排目标提供了可落地的技术路径。

研究特别强调环境合规性验证机制。通过SHAP贡献度分析，识别出总氮浓度对BOD预测的敏感阈值（当总氮>15 mg/L时预测误差增大40%），这为建立氮负荷动态监控体系提供了理论依据。同时，温度与湿度的交互效应在COD预测中的显著表现（SHAP值联合贡献达0.032），促使研究团队重新评估传统工艺参数中的环境适应性边界。

方法论上，研究构建了包含四个核心模块的智能决策框架：数据预处理模块采用多级标准化与动态窗口切割技术，特征工程模块通过RWS提取12个时序特征（涵盖1h至7d窗口），模型训练模块实施交叉验证与在线学习机制，解释分析模块则结合SHAP值热图与因果依赖图进行可视化解析。这种模块化设计使得模型既能适应污水处理厂工况的动态变化，又保持了解释性的技术优势。

实际应用验证表明，该框架在ETP的持续运行中展现出良好的泛化能力。部署后的系统在2019-2020年期间进行了实地测试，结果显示BOD预测误差控制在±18%以内，COD预测精度达到±12%，较传统控制策略提升效率约22%。特别在暴雨季节（流量波动达300%），系统通过实时调整预测模型参数，仍能保持85%以上的水质达标率。

该研究为智慧污水处理提供了可复制的技术范式。其核心价值在于建立了"数据采集-智能建模-机理解释-决策优化"的完整闭环，其中SHAP分析作为连接数据与机理的关键桥梁，使非技术人员也能通过可视化报告（如贡献度热力图、特征交互图）理解模型决策逻辑。研究团队已与ETP运营方合作开发部署平台，该平台集成机器学习模型库（支持LSTM/GRU/Transformer灵活切换）、实时数据看板（含SHAP解释模块）和工艺参数调整接口，形成完整的智能管控系统。

未来研究方向可着重于以下领域：1）构建跨厂际的迁移学习框架，解决数据孤岛问题；2）开发基于SHAP因果推理的异常检测算法，实现从预测到预警的升级；3）将数字孪生技术引入模型训练，增强系统动态仿真能力。这些延伸方向将进一步提升模型在复杂水质波动和突发污染事件中的应对能力，为全球污水厂智能化转型提供参考范例。