综述：人工智能在生物电化学系统中应用的研究进展

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）在生物电化学系统（BES）中的创新应用，重点探讨了机器学习（ML）算法如人工神经网络（ANN）、支持向量回归（SVR）和随机森林回归（RFR）在预测微生物燃料电池（MFC）和微生物电解池（MEC）性能指标（如功率密度（PD）、化学需氧量（COD）去除效率）中的突破性进展，并展望了实时监测与自适应控制的未来发展方向。

　　

人工智能赋能生物电化学系统：从模型优化到动态控制

1. 引言

生物电化学系统（BES）通过微生物或酶催化反应实现化学能到电能的转化，在可持续能源生产和废水处理中展现出巨大潜力。其中，微生物燃料电池（MFC）可直接发电，而微生物电解池（MEC）需外加电压产氢。然而，BES的复杂生物电化学动力学特性使传统建模方法面临挑战。近年来，人工智能（AI）技术通过机器学习（ML）和元启发式优化算法，显著提升了BES的性能预测与调控能力。

2. 核心算法与应用场景

人工神经网络（ANN）凭借其非线性拟合能力成为主流工具。例如，Garg等（2014）利用ANN预测双室MFC电压输出（R²>0.99），而Lim等（2024）通过ANN解析污泥理化数据，同步预测产电菌丰度和功率生成。支持向量回归（SVR）在小样本学习中表现优异，如Wang等（2018）建立的二次SVR模型，成功反演MFC操作参数与电压的非线性关系（测试集R=0.84-0.86）。

模糊逻辑（FL）和自适应神经模糊推理系统（ANFIS）则擅长处理不确定性。Demir等（2022）开发的改进灰狼优化（IGWO）-ANFIS控制器，将MFC电压调节稳定时间缩短至47.8小时。元启发式算法如粒子群优化（PSO）与ANN联用，可同步优化质子交换膜磺化度、铂载量等参数，使MFC的COD去除率逼近100%（Ghasemi等，2021）。

3. 性能优化与动态调控

在MEC中，ANFIS-人工大猩猩部队优化器（AGTO）混合模型将氢产量提升34.7%（Rezk等，2024）。实时监控方面，长短期记忆网络（LSTM）通过量化回归预测土壤MFC能量输出，使农业传感器激活失败率降低50%（Hess-Dunlop等，2024）。

4. 挑战与未来方向

当前瓶颈包括：

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  数据异构性：不同实验室的操作差异导致模型泛化性不足

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  生物复杂性：微生物群落动态难以用纯数据驱动方法捕捉

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  边缘计算需求：现有AI模型在嵌入式设备中的实时性有待提升

未来可探索大型语言模型（LLM）解析微生物组学数据，或构建数字孪生系统预演BES行为。建立标准化数据库（如涵盖电极材料导电性、过电位等特性）将成为推动AI模型跨系统迁移的关键。

5. 结论

AI已证明其在BES建模、优化和控制中的变革性价值，但需通过多学科协作解决生物-电化学耦合机制的解析难题。随着可解释AI和混合建模技术的发展，下一代智能BES有望实现从实验室到工业级的跨越。