综述：藻菌系统协同机制与AI模型融合在可持续废水处理中的深度探索

（编辑推荐）本综述系统阐述了藻菌共生系统（ABSS）在废水处理中的协同净化机制（如营养交换、信号传导）及AI模型整合优势，突破传统模型局限实现动态优化。聚焦多尺度建模、碳封存及实时控制挑战，为智能水管理提供数据驱动新范式。

　　

藻菌共生系统的净化机制与智能优化

Abstract
藻菌共生系统（ABSS）通过微藻与细菌的互补功能，为可持续废水处理、资源回收和生物生产提供了创新解决方案。然而，复杂的微生物互作和环境变异性使得实际应用中的系统优化仍具挑战性。本文首先解析ABSS的核心机制——包括营养交换、信号转导和生物膜形成，继而探讨物种选择、接种比例等关键影响因素，并重点评述数学模型在模拟微生物生长、污染物去除及代谢互作中的应用。尤其强调人工智能（AI）的引入如何突破传统模型局限，提升预测与优化能力。当前ABSS研究仍存在机理认知不足、模型简化等缺陷，未来需结合多尺度建模与AI技术，推动智能水管理发展。

Introduction
全球淡水需求以每年1%的速度增长，工业与生活污水加剧了水体富营养化。藻菌共生系统利用微藻光合产氧促进细菌降解污染物，同时实现碳固定（CO₂→生物质）与氮磷去除，兼具气候缓解潜力。AI与机器学习（ML）可挖掘ABSS复杂互作规律，但数据匮乏与模型标准化仍是主要瓶颈。本文首次系统整合数学模型与AI技术，提出通过数字孪生和可解释AI（如SHAP）实现实时调控与机理发现。

Mechanism of water purification in ABSS
ABSS的核心在于微藻与细菌的代谢互惠：微藻通过光合作用产生O₂和有机物，支持好氧细菌降解污染物；细菌则释放CO₂和矿物质促进藻类生长。这种循环强化了氮（NH₄⁺→NO₃^-）、磷的去除效率，而生物膜形成进一步优化物质传递。

Factors influencing ABSS efficiency
光照强度、温度（20-30°C最佳）、pH（6-8）及藻菌接种比例（通常1:2至1:4）显著影响系统稳定性。溶解氧（DO）需维持在5 mg/L以上以确保好氧代谢，而腐殖质可能抑制某些菌株活性。

Mathematical models and AI integration
悬浮与附着生长系统需不同建模策略。传统Monod方程可描述底物消耗，但难以模拟动态变化。AI模型（如LSTM神经网络）通过分析历史数据预测污染物降解趋势，而SHAP算法可解析光照强度对脱氮效率的边际贡献，指导参数优化。

Current challenges and future directions
分子互作机制（如群体感应信号分子）的缺失限制了精准调控。建议结合组学技术与高分辨率成像，构建基因-代谢网络图谱。此外，开发抗环境波动的工程菌株、建立开放数据库（含CO₂固定率等指标）将是突破重点。

Conclusion
ABSS代表环境生物技术的前沿方向，其与AI的深度融合将推动废水处理从经验驱动转向数据驱动。未来需跨学科协作解决机理-模型-应用的断层，最终实现“碳中和”水处理工厂的愿景。

（注：全文严格基于原文缩编，未新增观点；专业术语如LSTM、SHAP等均保留原表述；去除了文献引用标记）