基于机器学习的污泥热解动态调控策略：实现净能量回收最大化的突破性研究

本研究创新性地将机器学习（ML）与热解预处理（THP）-厌氧消化（AD）系统结合，通过XGBoost模型（R2 >0.90）动态优化THP温度，使污泥净能量输出提升39%，实现了从"固定温度热解"到"按需热解"的范式转变，为智慧化污水处理系统提供关键技术支撑。

　　

Highlight

热解预处理（THP）与厌氧消化（AD）联用虽能显著提升污泥能量回收，但其高热能输入常降低系统效率。本研究开发的机器学习优化框架中，极端梯度提升（XGBoost）模型对甲烷产量和净能量输出的预测性能最佳（R² >0.90）。模型可解释性分析揭示了污泥成分对THP的特异性响应，证实污泥理化性质和THP参数是系统行为的主要驱动因素。

应用前景与研究局限

将机器学习整合到THP-AD系统标志着污泥处理向智能化迈出关键一步。根据污泥特性实时调节THP温度（而非固定参数）的操作策略，特别适用于城市污水处理厂（WWTP）中因季节或工艺波动导致的污泥性质变化场景。不过，模型泛化能力受限于训练数据的地理覆盖范围，且实时传感器网络的部署成本可能影响技术推广。

结论

1. 1.

   在四种测试模型中，XGBoost对甲烷产量和净能量输出的预测性能最优（R² >0.90）

2. 2.

   污泥理化性质和THP参数是能量回收效率的核心决定因素

3. 3.

   基于实际污水厂数据的验证表明，自适应THP温度策略比固定温度操作提升净能量输出达39%