机器学习优化暗发酵废水制生物氢：模型比较与可持续能源生产研究

为解决化石燃料依赖导致的温室气体排放问题，研究人员探索了利用机器学习（ML）优化暗发酵废水制生物氢的技术。通过系统评估ANN、SVM、CatBoost等模型，研究发现ML可显著提升氢产率（CatBoost R2=0.98），关键影响因素包括COD、Ni2+和丁酸盐浓度。该研究为清洁能源生产和废水处理协同优化提供了数据驱动方案，助力实现联合国SDG 6（清洁水）和SDG 7（清洁能源）目标。

　　

全球80%的能源消费仍依赖化石燃料，导致严重的温室气体排放和环境退化。在这一背景下，氢能因其高能量密度和零碳排放特性成为理想替代品，但传统制氢技术如电解法效率低且成本高昂。暗发酵（Dark Fermentation）技术通过微生物分解废水有机物产氢，兼具废水处理和能源生产双重优势，然而其效率受复杂生物相互作用和环境因素制约。如何突破这一瓶颈？American University of Sharjah化学与生物工程系的Ibrahim Shomope团队在《International Journal of Hydrogen Energy》发表研究，系统评估了机器学习（ML）在优化暗发酵制氢中的应用。

研究团队采用数据挖掘与模型对比方法，从208组实验数据中提取关键参数（如COD、HRT、pH等），通过网格搜索优化超参数，对比了CatBoost、ANN、SVM等9种ML模型的预测性能。

模型性能比较
CatBoost以R²=0.98和RMSE=0.06成为最优模型，其SHAP分析显示COD、Ni²⁺（镍离子）和丁酸盐是影响氢产率的三大关键因素。SVM通过核函数变换实现R²=0.988，在pH=6.75、GDOC浓度16.16 g/L条件下预测氢产率达8.28 mol H₂/kg COD。ANN在淀粉废水处理中表现出色（R²=0.994），但计算复杂度较高。

参数作用机制
化学需氧量（COD）反映有机物含量，与产氢量呈正相关；Ni²⁺作为氢化酶辅因子，在0.1-0.5 mg/L浓度区间显著提升酶活性；丁酸盐代谢路径分析显示其浓度超过2 g/L会抑制产氢。通过特征重要性排序，研究首次量化了乙酸/丁酸盐比值对代谢通路的调控作用。

与传统模型对比
相较于Monod动力学和ADM1（厌氧消化模型1）等传统方法，ML模型突破固定输入范围限制，对多变量非线性关系的预测误差降低40-60%。集成模型如BagXGBoost通过自助聚合（Bagging）将过拟合风险降低23%。

这项研究开创性地建立了ML驱动暗发酵制氢的优化框架，其意义体现在三方面：技术层面，CatBoost和SVM的高精度模型为反应器设计提供决策支持；环境层面，废水COD去除率与氢产率的协同优化助力SDG 6/7目标；产业层面，4-6美元/kg的预估成本使生物氢具备商业化潜力。未来研究需扩大数据集覆盖更多废水类型，并开发边缘计算架构解决工业级实时预测的算力需求。正如作者指出："ML从黑箱到透明箱的转变，是推动生物氢技术落地的关键突破"。