综述：机器学习在污水处理过程中促进碳减排的研究现状与展望

这篇综述系统探讨了机器学习（ML）如何通过优化污水处理厂（WWTPs）的工艺参数、污泥管理和温室气体（GHG）预测，实现碳减排目标。文章整合了人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）等ML技术在污水处理全链条（水-泥-气）中的应用，为设计碳中和污水处理系统提供了跨学科方法论。

　　

摘要

污水处理行业伴随高能耗（EC）和碳排放，占全球人为碳排放的1%–2%。机器学习（ML）作为数据分析和预测建模的先进工具，通过人工神经网络（ANN）、随机森林等方法，在监测、优化和预测中展现出巨大潜力。本文构建了涵盖水、泥、气三维度的ML应用框架：工艺优化减少直接碳排放，污泥高效脱水与资源回收降低间接排放，温室气体（CO₂、CH₄、N₂O）预测模型则为评估提供关键数据集。

研究进展

文献计量显示，ML在污水处理碳减排领域的研究逐年递增，热点集中于工艺耦合优化与GHG预测。例如，长短期记忆网络（LSTM）成功预测N₂O排放，而混合模型提升了污泥指数监测精度。

工艺优化

ML通过动态调整曝气量、药剂投加等参数，降低能耗密集型操作。例如，强化生物除磷（EBPR）系统中，ML模型将溶解氧控制误差减少30%，间接削减碳排放。

温室气体减排

N₂O主要产生于硝化/反硝化阶段，ML模型通过实时监测氧化还原电位（ORP）和pH，预测排放峰值并触发干预。某案例中，ML使CH₄回收率提升15%。

污泥管理

ML驱动的高效脱水技术降低处理能耗，而资源回收模型（如磷提取）兼具经济与环境效益。研究表明，ML优化后的厌氧消化产甲烷效率提高20%。

挑战与展望

数据稀缺和模型泛化能力是主要瓶颈。未来需构建标准化数据库，并开发轻量化ML模型以适应不同规模污水处理厂。

结论

ML技术正推动污水处理行业向高效、低碳转型，其跨介质协同减排潜力为碳中和目标提供了创新路径。