机器学习驱动解析有机底物对厌氧氨氧化系统的分类预测与机制分析

为解决有机底物对厌氧氨氧化（Anammox）系统影响的复杂性问题，研究人员通过机器学习构建预测模型，揭示了有机底物类型与浓度梯度的协同作用机制。研究发现，随机森林（RF）模型能精准预测氮去除效率（NRE），且SHAP分析表明：可降解有机物系统中浓度与NH4+-N为主导因素，而难降解及复合系统中底物类型起关键作用。该研究为废水处理工艺优化提供了理论依据，推动高效脱氮技术发展。

　　

随着全球氮循环失衡加剧，水体富营养化问题日益严峻。传统硝化/反硝化工艺因高能耗、污泥产量大等缺陷逐渐被厌氧氨氧化（Anammox）技术替代。然而，工业废水中复杂有机物的存在对Anammox菌群的抑制机制尚不明确，尤其是有机物类型与浓度梯度的协同效应长期存在争议。现有研究多聚焦单一浓度影响，忽视分子结构差异，导致工程应用缺乏精准调控依据。

针对这一难题，华南理工大学的研究团队在《Environment International》发表论文，通过机器学习框架系统解析了有机物对Anammox系统的双重影响。研究整合1321组实验数据，涵盖葡萄糖、乙酸、酚类及抗生素等典型有机物，构建随机森林（RF）和梯度提升决策树（GBDT）模型预测氮去除效率（NRE），并结合SHAP值分解关键调控因子。

研究采用三项关键技术：1）多源数据整合与预处理，通过Web Plot Digitizer提取文献中的水质参数（如NH₄⁺-N、NO₂^--N）及操作条件（HRT、pH）；2）机器学习建模，采用10折交叉验证优化RF和GBDT超参数；3）SHAP解释性分析，量化有机物类型与浓度的贡献度。验证阶段采用焦化废水实际运行数据，通过5.76 L流化床反应器测试酚类抑制阈值。

3.1 Anammox性能统计特征
数据分析显示，可降解有机物（乙酸、葡萄糖）在<400 mg/L时提升NRE至85±10%，而抗生素呈现线性抑制（10 mg/L时NRE降至70%）。酚类则表现“低促高抑”的双相效应，300 mg/L以上引发毒性抑制。

3.2 机器学习模型构建
RF模型在四类数据集（可降解、难降解、复合_a、复合_b）中表现最优（R²≥0.93）。SHAP分析揭示：可降解系统中有机物浓度权重占优（如乙酸体系），而难降解系统中酚类分子结构（如苯环共轭）成为主导因素。复合数据集验证有机物类型的全局重要性（SHAP值较浓度高15%）。

3.3 分子抑制机制
可降解有机物通过乙酰辅酶A途径促进DNRA（异化硝酸盐还原至铵），但>650 mg/L时引发异养菌竞争；酚类通过π-π共轭破坏细胞膜，50 mg/L即可使关键酶hzsA表达量下降18.4%。抗生素则通过结合ABC转运蛋白（如磺胺类）或抑制核糖体功能（如大环内酯类）产生特异性抑制。

3.4 焦化废水验证
模型预测与实验数据高度吻合（R²=0.98），确定酚类半抑制浓度（IC₅₀）为369.45 mg/L。预处理单元（A/O工艺）将酚从780 mg/L降至1.5 mg/L，保障后续Anammox菌Candidatus_Anammoximicrobium（相对丰度0.12%）的活性。

该研究首次通过机器学习量化有机物“类型-浓度”交互效应，提出BOD/COD比值作为工艺调控指标。对于高C/N废水，建议采用A段碳捕获（如厌氧消化）与O段短程硝化协同策略，为工业废水脱氮提供兼具灵活性与可持续性的解决方案。研究突破传统单因素分析局限，为复杂水质下Anammox工艺的智能优化奠定理论基础。