综述：人工智能在可持续废水处理中的应用：提升卫生与环境保护的新路径

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）技术在废水处理领域的革命性应用，重点探讨了机器学习（ML）算法如人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）和深度学习架构如何通过实时数据分析和自适应控制优化处理效率，降低能耗与化学试剂使用，同时满足联合国可持续发展目标（SDG 6）。文章还指出数据质量、模型可解释性及跨场景推广等挑战需跨学科协作解决。

　　

引言

水资源的可持续管理是维护人类健康和生态平衡的核心挑战。随着城市化与工业化进程加速，废水中的有机物、营养盐、重金属和新兴污染物对水体生态和公共卫生构成严峻威胁。传统处理方法如活性污泥法和膜生物反应器虽广泛应用，但存在高能耗、化学依赖及污泥二次污染等问题。人工智能（AI）技术的引入为这一领域带来了突破性解决方案，通过机器学习（ML）和深度学习（DL）模型处理多源数据（如传感器、卫星影像和物联网IoT设备），实现处理过程的实时优化与预测性维护。

人工智能在废水处理中的技术基础

AI模型的核心优势在于捕捉废水处理系统中的非线性关系与复杂相互作用。人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM）可精准预测污染物负荷（如BOD₅、COD_Cr）和系统性能，而卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）则擅长处理时序数据，用于异常检测和动态控制。例如，通过优化曝气速率和化学投加量，AI系统可降低20%-30%的能耗，同时减少温室气体排放。

传感器与实时数据分析的协同作用

先进传感器网络（如溶解氧、pH和浊度监测）结合边缘计算技术，为AI算法提供高频率、高精度的输入数据。卫星遥感则扩展了监测尺度，助力区域水质评估。这种数据驱动模式显著提升了污染预警的时效性，例如在微生物污染暴发前48小时发出警报，为应急响应赢得关键时间。

挑战与未来方向

当前AI应用的瓶颈包括数据碎片化、模型“黑箱”效应及跨设施泛化能力不足。混合模型（结合机理模型与数据驱动方法）和联邦学习技术正成为提升模型透明度和适应性的新策略。此外，边缘计算的普及将推动分布式处理系统的落地，特别适用于缺乏集中式排水设施的农村地区。

结论

AI赋能的废水处理不仅是技术革新，更是实现环境目标与公共卫生保障的关键路径。通过资源回收、能耗优化和实时风险管控，AI技术为全球水安全提供了兼具韧性与经济性的解决方案。未来需进一步强化跨学科合作，构建可解释、低成本的AI框架，以应对日益复杂的水环境挑战。