综述：基于图像的机器学习在水处理絮凝建模中的应用：迈向自动化的前景

这篇综述系统探讨了机器学习（ML）和深度学习（DL）技术在水处理絮凝（flocculation）建模中的应用前景，重点分析了图像分析技术在絮凝动力学（kinetics）、污染物追踪及自动化监测中的潜力。文章整合了絮凝机理（如剪切速率Gf、时间T）、数字图像采集技术（如非侵入式动态图像分析NiDIA）和先进语义分割算法（如U-Net、DeepLab v3+），为水处理智能化（Industry 4.0/5.0）提供了技术路线图。

　　

基于图像的机器学习在水处理絮凝建模中的应用：迈向自动化的前景

引言

水处理的核心目标是高效去除污染物并提供安全用水，而絮凝作为关键环节，其复杂机理（如剪切速率G_f、絮凝时间T）和动力学特性直接影响后续沉淀和过滤效率。传统方法依赖耗时的人工实验（如烧杯试验），而机器学习（ML）和深度学习（DL）技术的引入为实时监测和自动化优化提供了新思路。

絮凝动力学建模

絮凝动力学模型的核心是描述颗粒碰撞、聚集与破碎的平衡。Smoluchowski方程（1917）首次量化了单分散颗粒的相互作用，而Argaman-Kaufman（A&K）模型进一步引入剪切梯度（G_f）和动态稳态概念。近年研究通过非侵入式动态图像分析（NiDIA）技术，结合群体平衡模型（PBM）和分形维度（D_f）计算，实现了絮体（floc）形态与沉降性能的精准预测。例如，Moruzzi等（2024）提出的功率律参数β简化了多反应器串联系统的动力学分析。

图像采集技术

絮凝监测技术从侵入式（如激光粒度分析仪LPSA）发展到非侵入式动态图像分析（DIA），其中NiDIA系统通过高速摄像（如10Hz频率、800μs快门）捕获絮体图像，结合Image Pro Plus或Python OpenCV库提取絮体面积、周长等特征。值得注意的是，图像分辨率（如788×530像素）和光照条件（如亮场照明）显著影响小絮体（<20μm）的分析精度。

图像处理与误差控制

预处理技术（如高斯滤波、Otsu阈值分割）可消除气泡和运动模糊的干扰，但需警惕形态学操作（如腐蚀/膨胀）对絮体纹理特征的潜在偏差。研究表明，双边滤波在保留边缘信息方面优于传统方法，而自适应阈值更适合高浊度水体的絮体分割。

机器学习与深度学习应用

传统ML（如随机森林、SVM）因需大量标注数据而应用受限，而DL算法（如U-Net、DeepLab v3+）通过编码器-解码器架构实现了端到端训练。例如，Yokoyama等（2024）采用Mask RCNN实现絮凝剂投加量的自动调控，准确率达85%。弱监督学习（如涂鸦标注、边界框）和实时分割算法（如YOLOv9、LEDNet）进一步降低了数据标注成本，为全流程自动化铺平道路。

未来展望

结合物联网（IoT）和轻量级DL模型（如DFANet），未来可实现絮凝过程实时监控、污染物（如微塑料）追踪及智能加药系统。挑战在于跨尺度数据整合和模型泛化能力，但通过误差敏感性分析和稀疏标注策略，构建通用絮体图像数据库将成为突破点。

结论

图像驱动的ML/DL技术正重塑水处理絮凝建模范式，从机理研究迈向全流程自动化。随着算法优化和硬件普及，智能水处理系统将加速实现联合国2030可持续发展目标（SDGs）中的清洁水愿景。