综述：人工智能与机器学习驱动的先进水处理技术革新

这篇综述系统阐述了人工智能(AI)和机器学习(ML)在污水处理中的创新应用，重点分析了人工神经网络(ANN)、长短期记忆网络(LSTM)、模糊逻辑(FL)、决策树(DT)等算法在生化需氧量(BOD)、化学需氧量(COD)等关键指标预测中的优势，并探讨了物联网(IoT)与膜技术结合的智能化解决方案。文章指出混合模型能显著提升处理效率，但数据可获得性和模型可解释性仍是当前主要挑战。

　　

人工智能与机器学习驱动的水处理革命

引言

随着全球水资源短缺加剧，污水处理技术正经历智能化转型。人工智能(AI)通过自动化复杂流程、减少人为误差，正在重塑传统水处理模式。机器学习(ML)作为AI的核心分支，通过数据驱动学习建立预测模型，在非线性关系建模方面展现出超越传统统计方法的优势。

人工神经网络(ANN)

作为最早应用于污水处理的ML算法，ANN通过输入层-隐藏层-输出层的拓扑结构，成功预测BOD、COD等关键参数。其独特优势在于：

1. 1.

   多输入多输出(MIMO)建模能力

2. 2.

   对噪声数据的强耐受性

3. 3.

   复杂非线性关系的精准拟合

   典型案例显示，改进的前馈神经网络(IFFNN)对中国江苏某污水厂的COD和总氮(TN)预测误差降低35%。但"黑箱"特性限制了其机理解释能力。

长短期记忆网络(LSTM)

针对ANN的时序建模短板，LSTM通过遗忘门、输入门、输出门的三门结构，有效解决了长期依赖问题。在造纸业废水监测中，CLSTMA混合模型将预测准确率提升至92%。其细胞状态记忆机制特别适用于处理：

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  水质参数的时间序列预测

• •

  处理过程异常检测

• •

  能源消耗动态优化

模糊逻辑(FL)

Zadeh提出的FL系统通过"IF-THEN"规则将专家经验编码为语言变量，在数据不完整时表现出独特优势。自适应神经模糊推理系统(ANFIS)成功应用于：

• •

  混凝剂投加量优化

• •

  膜污染风险分级

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  污泥脱水过程控制

物联网(IoT)赋能

Aston提出的IoT架构通过四层结构实现实时监控：

1. 1.

   传感层：部署pH、浊度等在线传感器

2. 2.

   网络层：Zigbee/GPRS数据传输

3. 3.

   数据层：云端存储与预处理

4. 4.

   业务层：智能决策支持

   澳大利亚某厂应用该系统后，突发故障响应时间缩短60%。

决策树(DT)与随机森林(RF)

基于CART算法的树模型在可解释性方面表现突出：

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  XGBoost对上海暴雨内涝预测准确率达95%

• •

  LightGBM在特征选择中实现9维降维

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  CatBoost结合SHAP分析揭示盐度是MBR脱氮效率的关键限制因子

膜技术与AI融合

膜污染预测是AI应用的典型场景：

• •

  对称/非对称膜结构的智能识别

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  反渗透(RO)通量ANN模型(R²>0.9998)

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  纳滤(NF)能耗优化算法

混合模型新趋势

集成多算法优势的混合模型成为研究热点：

1. 1.

   ASM-ANN耦合模型提升氮磷去除预测精度25%

2. 2.

   小波模糊神经网络(FWNN)对邻苯二甲酸酯降解的RMSE仅0.080

3. 3.

   注意力机制BiLSTM模型降低35%计算能耗

挑战与展望

当前面临四大核心挑战：

1. 1.

   数据壁垒：不同厂区数据异构性强

2. 2.

   能耗问题：LSTM训练耗电量达传统算法3倍

3. 3.

   法律风险：AI决策的追责机制缺失

4. 4.

   社会接受度："黑箱"模型的可信度建设

未来突破方向包括：

• •

  边缘计算实现分布式智能

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  数字孪生技术模拟全流程

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  联邦学习保护数据隐私

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  可解释AI(XAI)增强透明度

随着算法不断创新和算力提升，AI/ML有望在未来5年内使污水处理能耗降低15-20%，为全球水资源可持续发展提供关键技术支撑。