基于微生物群落结构预测的人工智能模型框架提升藻菌颗粒污泥系统污染物去除效率

为解决藻菌颗粒污泥(ABGS)系统微生物调控机制不明确的问题，研究人员构建了包含微生物群落结构预测和污染物去除效率规划的两阶段优化控制模型。通过7种机器学习(ML)算法预测群落结构演替(R2>0.94)，结合非支配排序遗传算法(NSGA)实现碳氮磷污染物去除率>90%的定向调控，为生物系统性能优化提供普适性智能指导模型。

　　

在污水处理领域，藻菌颗粒污泥(ABGS)技术因其结合细菌降解有机物与藻类光合产氧的双重优势，被视为节能低碳的新方向。然而，ABGS系统内部微生物关系复杂，现有调控主要依赖经验，导致处理效率难以稳定。更棘手的是，解析微生物群落的高通量测序成本高昂，只能获取离散时间点数据，而微生物演替本是连续过程——这种矛盾使得系统优化陷入"盲调"困境。

针对这一挑战，西安建筑科技大学的研究团队在《Journal of Environmental Management》发表创新研究，首次将人工智能建模框架引入ABGS系统调控。该团队设计9组光序批式反应器(PSBR)，通过监测不同有机负荷率(OLR)、碳氮比(C/N)等条件下的微生物群落变化，构建了两阶段智能模型：第一阶段采用7种机器学习算法预测环境参数驱动的微生物群落演替，第二阶段建立污染物去除效率与微生物结构的映射关系，两阶段模型R²均超过0.94。最终通过非支配排序遗传算法(NSGA)整合双模型，实现任意两种污染物(COD/TN/TP)去除率>90%的精准调控。

关键技术包括：1) 多反应器平行实验获取微生物群落与污染物去除的关联数据；2) 皮尔逊相关系数(PCC)筛选关键物种；3) 随机森林(RF)等算法构建预测模型；4) NSGA-II多目标优化算法实现参数寻优。

【实验设置与数据收集】
通过9组PSBR反应器获取不同OLR、C/N条件下的微生物群落数据，结合高通量测序与水质监测，建立包含45个门、665个属的微生物数据库。

【污染物去除效能与微生物群落结构演替】
皮尔逊分析显示OLR与进水COD(COD-IN)强相关，C/N与出水总氮(TN-OUT)关联显著。通过中性群落模型验证，筛选Top15物种可使群落随机性降低至R²=0。

【潜在应用与未来工作】
模型框架可扩展至其他生物系统优化，未来需结合宏基因组学深化机制解析。

该研究突破传统经验调控局限，首次实现ABGS系统的"微生物结构-处理效能"双维度智能优化。特别值得注意的是，通过机器学习将离散的测序数据重构为连续演替过程，解决了环境微生物学研究中的关键数据断层问题。所建立的模型不仅使ABGS系统运行参数调控有据可依，更开创了"人工智能+微生物生态"的新型研究范式，为复杂生物系统的数字化管控提供普适性解决方案。