通过图像分类快速估算用于脱水处理的生物污泥聚合物的需求量

《Journal of Water Process Engineering》：Rapid estimation of biosludge polymer demand for dewatering via image classification

聚合物需求快速预测方法通过简易图像捕捉站和EfficientNetV2迁移学习实现，对纸浆厂和市政污泥分类准确率达83%-86%。

　　在废水处理过程中，生物污泥的脱水是一项关键任务，它直接影响处理成本和环境影响。脱水过程中，化学调理剂的使用对于提高脱水效果至关重要，而调理剂的最优剂量——即聚合物需求——是决定处理效率的重要因素。然而，传统的聚合物需求测量方法存在时间成本高、操作繁琐等问题，这限制了其在实际应用中的效率。为了应对这一挑战，研究人员开发了一种基于图像的新型聚合物需求预测工具，旨在通过快速、低成本的方式帮助废水处理厂优化处理流程。

该研究的核心目标是利用图像分类技术，结合转置学习（Transfer Learning）方法，建立一个能够准确识别生物污泥是否被充分调理的模型。通过这一方法，废水处理厂可以在不依赖复杂实验室设备或耗时的实验操作的情况下，快速评估调理剂的使用效果。这种方法不仅减少了对传统检测手段的依赖，还提高了预测的准确性和可操作性，为优化生物污泥处理流程提供了新的可能性。

研究团队设计了一个简单的图像捕捉站，该设备由3D打印的聚乳酸（PLA）材料制成，结合了智能手机、150毫米培养皿和LED灯，能够在受控的光照条件下捕捉大量图像。图像捕捉过程中，利用轨道摇床模拟了重复实验的条件，使得图像采集过程更加高效，同时也减少了对多个独立样本的需求。这一创新设计不仅降低了实验成本，还提升了数据采集的灵活性和可重复性。

在图像数据的采集过程中，研究人员通过调整聚合物的剂量，记录了不同处理条件下生物污泥的视觉变化。这些图像被用于训练和验证基于EfficientNetV2的图像分类模型。EfficientNetV2是一种开源的卷积神经网络模型，以其训练时间短、对小数据集适应性强而著称。通过转置学习，该模型能够从有限的图像数据中学习到区分“欠调理”、“最佳调理”和“过调理”三种状态的特征。

模型的训练和测试过程采用了分层的数据集划分方式，将图像数据分为训练集、验证集和测试集。通过对超参数（如批量大小、学习率和丢弃率）进行网格搜索，研究团队优化了模型的性能，使得最终的模型在测试数据集上的准确率达到了86%（针对纸浆和造纸厂的生物污泥）和83%（针对市政生物污泥）。这些结果表明，基于图像的预测方法在实际应用中具有较高的可行性。

值得注意的是，图像分类模型在识别“最佳调理”和“过调理”状态时面临一定挑战，因为这两者之间的视觉差异相对较小。然而，研究团队通过调整数据集的多样性和样本数量，以及在模型训练过程中引入更多的图像信息，逐步提高了模型的识别能力。此外，研究还强调了构建植物特定模型的重要性，即根据不同废水处理厂的生物污泥特性，定制化地训练模型，以提高预测的准确性和适用性。

与传统的检测方法相比，基于图像的预测方法具有多项优势。首先，它能够快速完成预测任务，无需等待样品干燥或进行复杂的实验操作。其次，该方法不需要专门的设备，只需智能手机和简单的3D打印结构即可实现。这大大降低了技术门槛和设备成本，使得更多废水处理厂能够采用这一技术。此外，该方法能够提供客观的检测结果，避免了人工主观判断可能带来的误差。

然而，该方法也存在一定的局限性。例如，初始的数据集构建需要一定的时间和资源投入，且随着时间推移，生物污泥的特性可能会发生变化，因此需要定期更新图像库以保持模型的准确性。此外，虽然基于图像的预测方法能够识别欠调理和过调理状态，但其在实际应用中仍需与现有的检测手段相结合，以确保预测结果的可靠性。

总体而言，这项研究为废水处理厂提供了一种新的、高效的方法来预测聚合物需求，从而优化生物污泥的脱水过程。通过结合图像分类技术和转置学习方法，研究人员成功构建了一个低成本、高准确度的预测模型，为减少处理成本和环境负担提供了技术支持。未来，随着技术的进一步发展和数据集的不断完善，基于图像的聚合物需求预测方法有望在更多类型的生物污泥处理中得到应用，推动废水处理行业的智能化和可持续发展。