机器学习赋能的数字孪生技术在水处理设施数字化转型中的应用研究

本研究针对传统水处理设施过程控制与维护(PC&M)策略的局限性，提出基于机器学习数字孪生(ML-DTs)的嵌入式框架。通过膜生物反应器(MBR)案例验证，知识型多目标粒子群优化(KBMOPSO)控制器使曝气能耗降低50%，长短期记忆(LSTM)编码器-解码器模型实现膜污染预测精度MAPE<6.45%。该研究为智能水厂转型提供了关键技术路径。

　　

随着21世纪全球水资源挑战日益复杂，传统水处理设施面临人口增长、气候变化和新污染物等多重压力。传统经验导向型和被动响应型的过程控制与维护(PC&M)策略已难以适应动态运行环境，导致能效低下和意外停机等问题。北京OriginWater科技有限公司联合新南威尔士大学环境技术转化中心与北京工业大学的研究团队，在《Journal of Water Process Engineering》发表研究，提出机器学习赋能的数字孪生(ML-DTs)解决方案。

研究采用五维数字孪生框架，整合物联网(IoT)传感器、云计算和预测分析技术。关键技术包括：1)构建云平台处理来自10座MBR污水处理厂的实时数据；2)开发KBMOPSO模糊控制器优化曝气系统；3)建立LSTM编码器-解码器模型预测膜污染；4)部署数据转换单元(DTUs)实现物理-虚拟系统交互。

研究结果部分显示：

1. 嵌入式数字孪生框架：通过标准化应用程序接口(APIs)实现设备-云端双向通信，数据采集频率达1分钟/次。
2. MBR系统案例验证：KBMOPSO控制器将好氧区曝气能耗从0.12-0.15 kWh/t降至0.06-0.12 kWh/t，同时保持出水化学需氧量(COD)<30 mg/L。
3. 膜污染预测：LSTM模型在动态工况下实现MAPE<6.45%、R²>0.87的预测精度，可提前72小时预警化学清洗需求。

结论指出，ML-DTs作为水处理设施的"中枢神经系统"，通过实时仿真与预测显著提升PC&M效率。尽管存在数据获取和技术整合挑战，该研究为实现联合国可持续发展目标6(SDG6)提供了可推广的技术范式。特别值得注意的是，该框架对解决偏远地区分散式水厂运维难题具有特殊价值，其中LSTM模型在应对进水负荷波动方面表现出强鲁棒性。研究同时强调，数字孪生技术的成功实施需要水务企业组织架构与人力资源体系的协同变革。