基于XGBoost-PSO机器学习的UASB反应器处理生活污水沼气与甲烷产量优化研究

为解决生活污水处理中生物能源回收效率低的问题，研究人员利用XGBoost和XGBoost-PSO模型优化UASB反应器的沼气与甲烷产量。通过处理合成废水（COD: 335.45±28.32 mg/L）和实际污水（COD: 225.28±65.98 mg/L），XGBoost-PSO模型在训练和测试阶段均表现优异（沼气R2=0.9832，甲烷R2=0.9942），为人工智能驱动废水处理系统提供了新思路。

　　

这项研究通过尖端机器学习技术——极限梯度提升（XGBoost）及其与粒子群优化（PSO）的混合模型（XGBoost-PSO），对升流式厌氧污泥床（UASB）反应器处理生活污水时的生物能源产出进行精准调控。研究团队系统监测了时间、流量、化学需氧量（COD）、pH、挥发性脂肪酸（VFA）、总悬浮固体（TSS）、水力停留时间（HRT）、碱度和有机负荷率（OLR）等关键参数，分别用实验室配制的低浓度合成废水（COD: 335.45±28.32 mg/L，处理周期270天）和真实市政污水（COD: 225.28±65.98 mg/L，处理周期130天）进行实证研究。

令人振奋的是，XGBoost-PSO混合模型展现出压倒性优势：在沼气预测训练阶段，其均方根误差（RMSE）低至0.0405，平均绝对误差（MAE）仅0.0225，决定系数（R²）高达0.9832；甲烷预测更精准，RMSE=0.0257，MAE=0.0175，R²=0.9942。测试阶段同样验证了模型的强健性，沼气预测指标（RMSE=0.1017，MAE=0.0676，R²=0.9404）和甲烷预测指标（RMSE=0.0694，MAE=0.0519，R²=0.9717）均显著优于传统算法。这项突破为污水处理厂的智能优化运行提供了革命性工具，让"变废为能"的绿色梦想更近一步。