数据驱动方法在建筑级灰水处理中的工程应用价值与模型可迁移性研究

针对建筑级灰水(Greywater)处理中缺乏专业维护人员、进水负荷波动大等挑战，研究人员系统评估了数据驱动方法在过滤、电絮凝、膜生物反应器(MBR)等5类工艺中的应用效果，揭示了其在优化设计和实时监测中的潜力，为分散式水处理系统智能化提供了理论支撑。

　　

随着城市化进程加速和水资源短缺加剧，建筑级灰水（Greywater，指生活用水中不含粪便的废水）回用成为提升水资源韧性的重要策略。然而，与传统集中式污水处理厂相比，分散式灰水处理面临两大核心挑战：一是缺乏专业运维人员导致传感器校准和工艺维护困难；二是建筑内用水行为差异造成进水负荷高度波动，这些特性使得数据驱动模型在实际应用中常因超出训练边界而失效。尽管灰水回用可节约30%淡水需求并降低输水能耗，但当前研究多聚焦特定案例评估，缺乏从过程工程角度系统分析数据驱动方法的实用价值。

针对这一研究空白，研究人员开展了建筑级灰水处理中数据驱动方法的全面评估研究。通过筛选全球12项相关研究（根据附图S1的检索标准），重点分析了过滤、电絮凝、自然处理方案、膜生物反应器(MBR)和吸附等5类工艺的数据驱动应用。研究发现，现有模型在实验室和中试规模能有效预测污染物去除效率（如COD去除率R²

0.95），但存在模型边界定义模糊、采样分辨率不足等共性问题。该成果发表于《Water Research X》，为分散式水处理系统的智能化转型提供了重要理论依据。

关键技术方法包括：1）基于人工神经网络(ANN)和响应面模型(RSM)的回归分析；2）采用逻辑回归和支持向量机(SVM)的分类预测；3）通过在线传感器（ORP氧化还原电位、FC游离氯等）实时监测水质参数；4）应用Garson算法和敏感性分析评估特征重要性；5）利用合成灰水和真实灰水数据进行模型训练验证。

研究结果

1. 技术应用现状
   数据驱动方法主要应用于两类任务：回归分析预测连续变量（如COD、NH₄
   ⁺
   -N去除效率）和分类判断离散状态（如微生物污染等级）。在过滤工艺中，Nazif等通过ANN优化滤层厚度设计，使COD和EC去除率分别达72.08%和29.32%；电絮工艺研究表明电流密度是关键参数（12.5 mA/cm²
   时效果最佳）。

2. 实用价值评估
   模型在达成预设目标方面表现良好，如Kant等开发的五级过滤预测系统可指导工艺选择。但存在三方面局限：一是78%研究使用合成灰水训练，与实际建筑水质差异显著；二是特征选择未考虑时间周期性；三是仅16.7%研究（Reynaert等）采用在线传感器数据，多数依赖人工采样。

3. 可迁移性提升路径
   通过六维度评估发现：输入特征应兼顾水质（如TSS）和非水质参数（如滤龄）；数据集需扩大10倍以上以避免过拟合（当前参数/数据比最高达8.33）；简单模型（逻辑回归）在微生物监测中表现优于复杂算法；特征重要性分析显示接触时间是吸附工艺的决定因素。

讨论与展望
该研究首次从过程工程角度构建了数据驱动模型的评估框架，提出"双轨制"可迁移性概念：建筑内迁移需解决负荷波动问题，跨建筑迁移则需统一特征标准。特别值得关注的是，Reynaert团队开发的混合模型（机理+数据驱动）在故障检测中真阳性率(TPR)>99%，假阳性率(FPR)<2%，为在线监测树立了新标杆。

未来研究应着力于：1）开发嵌入时间序列特征的预测模型；2）建立灰水质量真实性基准（如参照特定建筑类型数据）；3）制定模型透明度标准（包括算法选择依据和边界条件说明）。这些突破将推动数据驱动方法从实验室走向实际建筑应用，最终实现"居民自管理"的智能水回用系统。该成果不仅适用于灰水处理，其评估框架还可拓展至其他分散式环境治理领域，为数字水务发展提供方法论指导。