综述：澳大利亚废水养分回收路线图——迈向可持续循环经济

这篇综述系统阐述了机器学习(ML)在废水养分回收(WWTP)中的应用前景，重点分析了澳大利亚构建智能循环经济(CE)污水处理厂的技术路线。文章从数据采集、环境法规、社会接受度、融资模式等维度，探讨了磷(P)、氮(N)等关键养分的回收技术(如鸟粪石沉淀、氨气剥离)与ML模型的协同优化，为政策制定者提供了整合AI技术的养分管理框架。

　　

构建智能化的养分循环生态系统

1. 引言
全球范围内，废水每年含有166亿公斤氮和30亿公斤磷，可抵消13.4%的化肥需求。然而澳大利亚现行政策更关注养分去除而非回收，其《未来制造计划》甚至未将磷列为关键矿产。相比之下，欧盟通过《关键原材料法案》将磷列为战略物资，突显了养分循环的战略价值。

1.1 养分负荷特征分析
污水处理厂(WWTP)的进水特性包括pH、总悬浮固体(TSS)、化学需氧量(COD)等参数。悉尼水务局采用广义加性模型(GAM)预测负荷趋势，但数据采集仍局限于总磷(TP)和总氮(TN)。表1显示，不同厂区的环境许可证(EPL)对养分排放限值差异显著，例如西卡姆登WWTP的TP限值为6 kg/天，而TN限值达252 kg/天。

2. ML驱动的CE污水处理厂基础建设
2.1 数据采集与监测
通过浮标、流量计等传感器实时监测水质参数，采样频率从6天至1个月不等。关键挑战在于测量设备的维护成本——单个传感器超1万美元，且腐蚀性环境会缩短其寿命。

2.3 社会认知变革
奥地利要求小型WWTP操作员接受专业培训，而澳大利亚面临老龄化劳动力带来的知识断层。ML系统的操作培训成为新难点，需结合过程工程师开发用户友好界面。

3. 环境与安全绩效
3.1 碳排放管理
微藻和人工湿地作为生物预处理技术，可实现碳中性运营。2025年起，澳大利亚将强制要求大型企业披露范围1-3碳排放，而CE工艺能减少20%以上的温室气体(GHG)。

4. 技术选择决策工具
4.1 技术成熟度(TRL)评估
鸟粪石沉淀(TRL9)和氨气剥离(TRL9)是当前最成熟的技术，而热液液化(TRL4-5)仍处于实验室阶段。欧盟平台收录的磷回收技术达17种，澳大利亚仅试点应用了其中6种。

5. ML与养分回收技术的融合
5.2 模型优选
随机森林(RF)在鸟粪石回收预测中表现最佳(R²
=0.94)，而XGBoost对缺失数据容忍度高。深度神经网络(DNN)需大量数据支撑，其训练成本可能抵消经济收益。

5.5 数字标准化进展
墨尔本水务局的数字孪生试点实现75%预测准确率，而"数字双胞胎维多利亚"项目正构建全州地理空间数据库，为ML模型提供训练基础。

6. 讨论与展望
当前障碍包括：EPA缺乏养分回收专项指南、投资回报率(ROI)数据不足、传统生物脱氮除磷工艺的路径依赖。建议借鉴欧盟经验，建立磷物质流分析体系，将ML驱动的CE-WWTP纳入国家水资源战略。