智能因果推断框架解析污水处理厂脱氮机制：多阶段虚假因果消除与动态时滞效应量化

本文推荐一种新型混合因果推断框架AquaCausal，其整合时序感知PCMCI算法与深度学习，通过多阶段机制（含L1正则化格兰杰因果检验与四维鲁棒性评估）有效剔除虚假因果关联，最终从93组初始关系中筛选出25组核心因果关系，为污水处理厂（WWTPs）脱氮过程提供可解释的动态因果网络与优化策略。

　　

框架描述

本研究建立并验证了新型混合框架AquaCausal（图1），从数据驱动角度揭示污水处理中氮去除的复杂因果机制。该框架作为一个渐进式过滤系统，可识别过程数据中真实的因果关系。通过将深度学习与时序感知的PCMCI因果发现（一种识别参数间潜在时滞关系的统计方法）相结合，并融入多阶段虚假因果消除策略，该框架显著提升了因果发现的鲁棒性与可解释性。

扰动模拟数据集在因果推断中的适用性与挑战

本研究基于经过校准的WWTP模型生成了合成扰动数据集，在引入真实噪声的同时保留了结构完整性，从而为评估真实世界条件下的因果发现算法建立了可靠基准。扰动后结构与变量间关系的保持性通过相关性分析进行了定量验证（图2a-c）。19个变量间的关键多变量模式仍高度一致，扰动前后的平均相关性变化极小（< 0.05），最大变化不超过0.20，证实了数据集在保留复杂系统动态方面的适用性。尽管存在这些优势，该数据集也带来了重大挑战，特别是高维性、多重共线性以及存在未知混杂因素，这些都可能导致虚假因果关系的出现。

潜在应用与未来工作

AquaCausal框架通过识别稳健的因果关系并量化时滞效应，推动了污水处理的发展。其主要应用在于实现实时工艺优化，例如，内回流比（IR）对厌氧区硝酸盐（NO₃ANA）的时滞影响等见解，可指导动态参数调整，从而在最小化能耗的同时提升脱氮效率。此外，该框架通过构建因果知识库强化了故障检测能力，例如，进水氨氮（NH₄in）与出水总氮（TN_eff）之间联系的减弱可指向硝化过程抑制，从而实现早期预警。未来的工作将探索该框架在更复杂场景下的应用，并进一步集成实时传感器数据和先进算法，以推动自适应智能控制系统的实现。

结论

本研究建立了一个稳健的污水处理因果发现框架，通过极小的相关性扰动（大部分 < 0.05，最大 < 0.20）成功验证了合成数据集的完整性，并证明了氮转化途径的可靠保留。结合PCMCI、L1正则化格兰杰因果检验、MHSATCN及PFI分析的集成分析方法，将93个初始因果关系精炼至25个具有统计稳健性的核心关系，实现了73%的虚假关联消除率。该框架量化了关键的时滞依赖关系（例如，IR对NO₃_ANA的4小时滞后影响），为优化处理过程和推动自适应智能控制提供了可解释的、数据驱动的氮去除机制表征。