综述：机器学习在废水处理中的应用机遇与挑战——“并非万物皆需锤”

这篇综述深入探讨了机器学习（ML）在废水处理领域的应用潜力与挑战，强调应优先选择可解释性强的简单模型（如梯度提升树），避免过度依赖“黑箱”模型（如深度神经网络DNN）。文章重点介绍了ML在工艺控制（如模型预测控制MPC）、温室气体（N2O）排放预测、废水流行病学监测等场景的应用，提出混合建模（结合机理模型与数据驱动）是未来突破方向，同时指出数据质量、跨学科教育（环境工程×计算机科学）和终端用户信任是当前主要瓶颈。

　　

机器学习在废水处理中的革命与反思

引言
数字化浪潮正推动废水处理行业向资源回收和环境可持续性转型。传统机理模型虽积累了数十年领域知识，但在实时模拟（如数字孪生）和复杂场景预测中存在计算效率低、校准耗时等局限。机器学习（ML）通过直接从数据中挖掘输入-输出关系，为突破这些瓶颈提供了新思路——但这条道路布满荆棘。

新兴应用场景
工艺控制的智能化突破
传统比例-积分-微分（PID）控制器难以应对废水处理厂（WWTP）的非线性时变特性。ML与模型预测控制（MPC）的结合展现出显著优势：例如神经模糊算法优化曝气控制，在保证出水质量的同时降低能耗；混合模型（ML+生物滤池机理模型）通过增强预测精度提升控制性能。值得注意的是，ML的用武之地需严格评估——若PID已满足需求，盲目引入ML只会增加系统复杂度。

机理模型的替代方案
在温室气体排放领域，传统N₂O机理模型因参数不确定性难以实用化。ML模型（如支持向量机、提升树）凭借捕捉非线性关系的能力，成为监测量化工具的新选择。但其“数据饥渴”特性与泛化能力不足限制了在减排策略探索中的应用，这正是混合建模大显身手的领域。

废水流行病学监测在COVID-19期间爆发式发展，但 sewer系统复杂性导致数据解读困难。自回归积分滑动平均（ARIMA）等经典时序模型仍是当前主流，而ML的潜力在于整合多源数据（流量、成分等）构建更强大的决策支持系统——前提是避免信息过载导致的性能下降。

混合建模：鱼与熊掌兼得
串联式混合模型（ML补全机理模型未描述的亚过程）与并联式架构（ML修正机理模型残差）各具优势。案例显示，这种“1+1>2”的组合在活性污泥和生物滤池系统的描述精度提升50%以上，且计算成本仅为纯机理模型的1/3。更关键的是，混合模型通过保留机理框架维持了工程人员的信任——这是纯数据驱动模型难以企及的。

数据管道：被忽视的基石
从传感器到决策者的数据旅程中，每个环节（对齐时序、处理缺失值、离群值检测）都需谨慎。常见错误如训练-测试集信息泄露会严重夸大模型表现。metadata（测量方法、采样目的等）的完整记录同样至关重要——缺乏上下文的数据如同无源之水，难以建立用户信任。

挑战与破局之道
复杂度陷阱
在WWTP的回归任务中，梯度提升树在80%案例中表现优于深度神经网络（DNN），但后者仍被过度使用。针对N₂O预测开发的“复杂度-性能”平衡算法证明，合理控制特征数和超参数比盲目堆叠层数更有效。

人才断层危机
当前ML研究多由计算机科学基础薄弱的环境工程师主导，导致模型开发存在“重结果、轻过程”倾向。解决方案包括：改造教育体系（增设编程与统计课程）、组建跨学科团队，以及通过可视化工具向操作人员“翻译”模型逻辑。

未来展望
构建基准混合模型库、制定metadata管理规范、开发面向工程人员的ML简化接口，将是释放ML潜力的三大关键。正如作者警示：“当你的工具只有锤子时，所有问题都像钉子”——废水处理领域需要的是量身定制的智能解决方案，而非跟风式的技术堆砌。