《Journal of Environmental Management》：Progress in wastewater treatment, separation and purification technologies: mechanisms, benefits, challenges, efficiencies, and sustainability perspectives
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针对全球水资源需求激增与污水污染加剧的挑战，本文系统综述了50余种污水处理、分离与纯化技术，强调自然解决方案（如人工湿地）与先进技术（如膜分离、高级氧化工艺）的协同应用，提出通过智能化监测系统（AI、IoT）和可再生能源整合实现高效、可持续的污水处理与资源回收，助力循环经济发展和联合国可持续发展目标。
作者列表：
Innocent Chukwunonso Ossai | Fauziah Shahul Hamid | Ghufran Redzwan | Suzanne Christine Aboudi-Mana | Auwalu Hassan | Chijioke Uche Emenike | Kelechi Justin Okere | Doreen Ntiamoah-Asare
马来西亚马来亚大学理学院生物科学研究所，吉隆坡，50603
摘要
随着全球对清洁水需求的不断增长，以及未经处理的废水排放造成的污染问题日益严重，对先进废水处理、分离和净化技术的需求也日益迫切。废水处理对于保护生态系统完整性、维护公共卫生以及实现可持续资源回收至关重要。本文系统地综述并评估了50多种成熟的废水处理、分离和净化技术，并通过图表详细解释了这些技术的运作原理和机制。比较分析突出了各种技术的优势、局限性、效率、能耗和可持续性。重点介绍了集成或混合系统，这些系统将基于自然的解决方案（如人工湿地）与先进技术（包括膜分离和高级氧化工艺AOPs）相结合。这种协同作用在提高污染物去除效率、增强环境可持续性和加速循环资源回收方面展现出巨大潜力。评估标准涵盖了过量营养物质、持久性污染物、重金属、新兴污染物和病原体的去除效果。基于自然的系统具有低能耗、生物多样性提升和生态系统服务等优点，而先进技术虽然净化效率高，但受到高运营成本、高能耗和需专业操作人员的限制。面对这些挑战，亟需开发具有成本效益、能源效率高的技术，并建立完善的监测和维护体系。未来发展方向包括采用人工智能（AI）、机器学习（ML）、物联网（IoT）和预测分析等智能监控和控制技术，结合可再生能源创新，以提供更高效、可持续且符合循环经济原则的废水处理方案，从而有效应对生态系统保护、水资源安全和可持续发展的紧迫需求。
引言
水是地球上最常见且最宝贵的资源，覆盖了地球表面的近三分之二，支撑着数百万物种的生存、健康生态系统的维持以及经济增长（Jenny等人，2020；Li和Wu，2024；Shamshad和Ur Rehman，2025）。然而，快速的城市化、人口增长、工业化和技术进步显著增加了农业、工业和生活用水的需求（Wu等人，2019；Zhu等人，2024）。这种需求激增导致了大量废水的产生，其中大部分未经处理直接排放到生态系统中，造成了严重的环境和公共卫生问题（Andrade-Mu?oz等人，2023；Jing等人，2024）。
废水通常含有多种污染物，包括有机物、过量营养物质、有毒重金属、有害有机化合物、农药和家用护理产品，这些物质会改变水的物理化学和生物性质（Etsuyankpa等人，2024；Nishmitha等人，2025）。如果未经处理直接排放，这些污染物会污染土壤、地表水和地下水，引发藻类过度生长（富营养化）、栖息地破坏、珊瑚礁退化、生物多样性丧失、水传播疾病爆发以及经济损失（Li等人，2021；Yadav等人，2023；Ali和Rahman，2024）。表1总结了废水的特征及其生态影响。
随着人口增长、城市化和工业产出的增加，废水的产生量持续上升，因此需要更复杂的技术来进行处理、分离和净化，以降低生态和公共卫生风险（Pásková等人，2023）。有效的废水处理是现代环境管理策略的核心，能够确保污染物得到去除，并使废水可以重新利用或用于多种用途（Nishat等人，2023；Etsuyankpa等人，2024）。重要的是，废水处理有助于实现联合国17项可持续发展目标中的11项，凸显了其全球重要性（Obaideen等人，2022）。
传统的废水处理系统通常包含多个阶段，每个阶段针对特定污染物设计，逐步提升出水质量（Ding，2024）。尽管这些技术已得到广泛应用，但持续的研究和创新对于解决基础设施陈旧、排放标准执行不力以及新兴污染物（如微塑料、PFAS和药物残留物）去除不彻底等问题仍然至关重要（Nishmitha等人，2025）。在城郊和农村地区，由于缺乏集中处理设施，这些问题尤为突出，因此需要因地制宜的分布式解决方案（Hughes等人，2020）。选择处理技术时需考虑多个因素，包括有效性、效率、可持续性、空间限制、期望的水质、社会接受度和监管框架（Abbassi和Baz，2008）。表2总结了现有的废水处理后排放方法。
本文对比分析了各种废水处理、分离和净化技术，结合了机制分析和可持续性指标，将废水处理视为一种从废物到资源的转化过程。通过阐明原理、应用、优势、局限性、效率及可持续性方面，并辅以图表说明，为制定具有韧性、适应气候变化和符合循环经济要求的解决方案提供了战略路线图。该综述旨在推动从业者、研究人员、企业和政策制定者加快创新技术的应用，建立适应性强的监管机制，并推进能源回收。最终，它为未来的研究和开发提供了方向，以增强环境保护、资源回收、全球水资源韧性和公共卫生，从而支持实现可持续发展目标。
废水处理、分离和净化
在现代废水处理厂中，废水的治疗、分离和净化通过物理、化学、生物和先进工艺的结合来实现，这些工艺可以串联或顺序应用以去除污染物（见图1）。这些集成系统不仅能够净化水以供再利用，还能回收营养物质并产生沼气，从而提供了一种可持续且有效的废水管理方法（Singh等人，2023；Cairone等人）。
物理处理和分离技术
物理处理和分离技术是废水处理的基础阶段，主要关注固体废物颗粒、悬浮固体和其他颗粒物的减少或去除。这些过程包括粉碎、筛分、砂粒去除、沉淀、离心、过滤、浮选和蒸馏（Pirzadeh，2022）。作为常规的预处理或初级步骤，物理分离方法在降低有机负荷方面发挥着关键作用。
化学分离和处理技术
化学分离和处理工艺广泛应用于废水管理中，用于去除溶解的有机和无机物质、重金属、营养物质和病原体。这些工艺通过形成可溶性化合物、改变化学性质或催化反应来促进污染物去除。通过使用化学试剂或催化剂，污染物被聚集、分解或转化为更容易从液体中分离的形式。
生物处理技术
生物处理技术是可持续废水管理的基础，利用微生物的代谢能力降解污染物并改善水质（Abdelfattah等人，2022；Ahuja等人，2024；Ogunwumi等人，2024）。这些过程利用细菌、真菌、微藻和水生植物将复杂的有机物质转化为简单无害的化合物。
集成或混合处理系统
集成废水处理技术（也称为混合处理系统）是应对水资源短缺和污染挑战的重要方法。这些系统提高了处理后废水的再利用效率，减轻了对淡水资源的压力，并显著减少了有害污染物向生态系统的排放（Li和Wu，2024；Shamshad和Ur Rehman，2025）。尽管传统废水处理方法效果显著，
选择处理技术的条件
在选择特定废水处理技术时，必须考虑众多操作变量和因素，因为它们对决策过程有重要影响（Ullah等人，2020）。操作变量包括废水的类型、体积、特性和组成，以及环境、社会技术、经济和财务限制等因素。
技术比较分析
表3、表4和表5中的对比分析表明，没有一种处理方法适用于所有情况。例如，传统的活性污泥法虽然成本效益高且原理明确，但其高能耗和大量污泥的产生限制了其可持续性。膜生物反应器（MBRs）虽然出水质量好且能有效去除病原体，但在资源匮乏的环境中受到膜污染和高运营成本的制约。
可持续性和资源回收
虽然传统废水处理系统主要关注污染物去除和出水合规性，但现在的趋势是转向能够回收水、能源和营养物质的资源正向策略。然而，尽管实验室和试点规模的研究显示了良好的去除效率，但很少有研究严格量化这些新兴方法的生命周期环境影响或技术经济可行性。这一差距阻碍了技术的进一步发展。
应对新兴污染物
微塑料、抗生素抗性基因（ARGs）和持久性有机污染物（POPs）在废水中的扩散对传统废水处理系统构成了严峻挑战。这些污染物通常化学性质稳定、浓度低且结构多样，使得使用传统的生物或物理化学方法难以去除。因此需要针对性的处理策略（Bukhari等人，2025）。
数字化和智能控制
人工智能（AI）、机器学习（ML）和物联网（IoT）等技术的整合正在重塑废水处理和资源回收的格局。这些数字工具可以通过实时反馈循环识别设备故障前的问题，优化工艺参数，并通过持续监测出水质量和系统性能来提高监管合规性（Alprol等人，2024）。
气候适应性和去中心化
气候变化将加剧水力和污染物负荷的不确定性，对集中式系统的稳定性构成挑战。由可再生能源驱动的分布式模块化处理单元可以提高韧性，减少输送损失，并服务于城郊和农村社区。在多变的气候条件下进行对比试验以验证其性能和可靠性至关重要（Sha等人，2024）。然而，分布式技术的实际表现仍需进一步验证。
结论与展望
废水处理技术正在发生显著变化，从传统的单一功能系统（专注于污染物去除）转向强调资源回收、环境可持续性和气候适应性的集成平台。这一转变意味着对废水性质的重新定义，不再将其视为简单的废弃物，而是视为水、能源和营养物质的重要资源。先进处理系统在提高处理效果方面取得了显著进展。
CRediT作者贡献声明
Innocent Chukwunonso Ossai：撰写——综述与编辑、初稿撰写、可视化制作、数据验证、软件使用、资源协调、方法论设计、调查实施、数据分析、概念化构建。
Fauziah Shahul Hamid：撰写——综述与编辑、数据验证、项目监督、资源调配。
Ghufran Redzwan：撰写——综述与编辑、数据验证、项目监督、资源协调。
Suzanne Christine Aboudi-Mana：撰写——综述与编辑、可视化制作、数据验证。
利益冲突声明
作者声明没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。
