机器学习预测与优化污水处理过程中的原位剩余污泥减量化技术

本文创新性地应用机器学习（ML）技术，通过随机森林（RF，R2=0.8）模型精准预测原位污泥减量性能，结合SHAP分析揭示处理剂量、污泥停留时间（SRT）等关键特征，并利用二维偏依赖图（2D-PDP）确定裂解-隐性生长技术的最佳操作参数（能量0.36–1.8?W/mL，时间0–15?min），为污水处理厂优化污泥减量工艺提供科学依据。

　　

Highlight

本研究首次将机器学习应用于原位污泥减量预测，通过数据驱动方法填补了大样本与工业需求间的鸿沟。

Materials and methods

首先构建包含污泥减量方法、工艺参数等变量的数据库，通过Spearman分析发现处理能量（0–2?W/mL）、频率（1/d）和时间（10–25?min）对减量效果影响显著。随机森林（RF）模型表现最优（R²=0.8），关键特征包括试剂类型、SRT（15–30?d）和能量强度。

The statistical analysis of crucial properties

统计显示：溶解氧（DO）适宜范围2–2.5?mg/L，污泥回流比80–100%，MLSS浓度2–5?g/L。裂解-隐性生长技术的最佳二维参数组合为：能量0.36–1.8?W/mL联合作用时间0–15?min。

Conclusions

机器学习揭示：单论减量效率时微生物捕食技术最优，但综合出水质量评估后，裂解-隐性生长（超声/超声-解偶联合用）成为首选方案，其操作窗口通过PDP分析精准锁定。