污泥快速含水量检测的进展：方法与在线监测技术的综合评述

《Water Research》：Advancements in Rapid Sludge Moisture Content Detection: A Comprehensive Review of Methods and Online Monitoring Techniques

　　

**摘要要点**
- 系统综述了污泥快速含水率检测方法。
- 深入分析了污泥异质性导致的信号干扰问题。
- 对比了电学、电磁波、光学、核磁共振及射线检测技术。
- 总结了在线监测中的干扰抑制策略。
- 将机器学习与含水率反演及过程控制相结合。

**引言**

污泥是市政污水处理过程中不可避免的富含水分的副产物，其含水率直接影响污泥体积、运输成本、脱水效率、干化能耗以及下游资源回收效果（Kacprzak等，2017年）。在实际系统中，污泥可能经历浓缩、调质、机械脱水、干化、稳定化、厌氧消化、焚烧、气化、热解、堆肥或营养物回收等过程。在这些过程中，含水率决定了体积减量率、化学药剂投加量、泥饼可处理性、干化终点、微生物活性、曝气量、热平衡及产品品质。因此，污泥含水率不仅是一个基础质量指标，更是连接污泥状态识别、过程调控和资源回收决策的关键过程变量（Tyagi等，2013年）。

目前，污泥含水率测定仍主要依赖传统热分析法。由于操作程序标准化、结果可追溯且仪器要求较低，烘箱干燥法被广泛用作参考方法。热重分析（TGA）、差热分析（DTA）和差示扫描量热法（DSC）还能进一步揭示脱水阶段、水的结合强度以及干化能耗（Deng等，2011年）。然而，这些方法通常需要采样、称重、加热和冷却，导致分析周期长、反馈滞后。在脱水、干化和热转化等动态过程中，污泥性质可能快速变化。因此，离线测量难以用于化学药剂投加、压力、通风、停留时间或热输入的实时调控（Bennamoun等，2013年）。因此，快速、非破坏性和可在线适用的检测技术对于精细化污泥处理变得尤为重要。

为应对这一需求，电学性质检测、电磁波检测、光学检测、核磁共振检测及射线检测等快速检测技术受到了越来越多的关注。电容和阻抗法可通过介电极化和导电行为反映水分变化。微波、太赫兹、时域反射ometry、频域反射ometry和探地雷达方法可基于波速、反射、衰减或介电损耗建立含水率反演关系（Zhang等，2024c）。近红外、可见-近红外、漫反射光谱和成像方法可从分子吸收、光散射和表面形貌中提取与水分相关的特征。低场核磁共振不仅能估算总含水率，还能表征水的存在状态和迁移行为。X射线、微计算断层扫描、γ射线和中子方法在内部结构可视化、水分分布和孔隙演化方面具有优势。总体而言，与传统的离线方法相比，这些技术在响应速度、信息维度、重复测量和在线部署方面具有优势，为污泥快速含水率检测提供了多样化的技术途径（Zhang等，2025a）。然而，这些模态所获取的信息并不必然仅反映含水率，因为所测响应源于水与周围污泥基质之间的相互作用。

尽管如此，主要挑战不仅在于能否检测到含水率，而在于能否从复杂且不断演变的传感响应中可靠地识别出与含水率相关的信息。污泥是一种异质性、多相、可压缩且不断演变的介质（Deng等，2011年）。其有机组成影响光谱吸收、非水氢信号和介电极化（Hamed等，2025年）；其物理结构改变孔隙连通性、表面粗糙度、光学散射、电磁波传播和核磁共振弛豫；电导率通过离子迁移、导电损耗和盐分效应影响信号；温度影响水的状态、氢键、离子迁移率、介电弛豫、光谱峰位和信号稳定性。因此，单一检测信号很少能仅被解释为对含水率的直接响应。尽管这些与基质相关的贡献常被视为不确定性来源，但它们也可能包含关于污泥结构、处理演化和过程条件的有价值信息。如果忽略基质效应，实验室条件下精度较高的模型在不同污泥来源、调质方法或工程阶段下可能失效。

为提高在线检测的可靠性，选择性管理非含水率信号贡献已成为必要条件。样品预处理和测量标准化可减少颗粒尺寸、表面状态、压实程度和采样不一致性引起的波动（Wu等，2020年）。温度补偿和控制可缓解环境变化和过程加热导致的信号漂移（Cai等，2013年）。更一般地，当温度、电导率或堆积密度等影响变量可独立测量时，其贡献可被显式表征，而非隐含地吸收到含水率标定中。标定转移和自适应更新可缓解因仪器差异、污泥来源变化和长期运行漂移导致的模型失效。多模态融合和机理约束反演可通过整合不同检测原理的互补信息进一步提高鲁棒性。当反映水状态、结构、组成或过程条件的可重复非含水率响应能够提供与含水率互补的物理意义信息时，也应予以保留。对于复杂的污泥基质，纯经验标定往往不够充分。因此，应将物理机理、辅助变量和数据驱动模型相结合，以提高在不同样品、过程和工程场景下的适用性。

机器学习为分析复杂检测信号提供了有用的框架（Xu等，2025年）。传统回归、偏最小二乘回归、支持向量机、随机森林、神经网络、卷积神经网络和物理信息学习可用于光谱、成像、阻抗、电磁波、核磁共振和过程数据的特征提取、非线性建模和多源融合。机器学习的价值不仅在于提高预测精度，还在于增强模型的可靠性和可解释性（Sheik等，2025年）。例如，机器学习可帮助判断模型是否依赖于与含水率相关的特征，或是否受到温度、电导率、污泥来源或表面结构等背景变量的偏差影响。通过特征选择、模型转移、物理约束和可解释性分析，机器学习可推动污泥含水率检测从单信号拟合向过程感知和动态调控发展。

快速污泥含水率传感的工程价值取决于由此产生的信息能否支持可靠的过程决策。含水率测量不是一个孤立的分析任务，而是在脱水、干化和下游利用过程中连接感知、状态评估和运行调控的过程信息来源。因此，工程转化不仅需要受控条件下的准确预测，还需要在污泥特性变化和长期运行条件下的稳健性能，包括信号稳定性、标定维护、传感器可靠性和跨操作场景的适应性。

基于上述背景，本文综述建立了一个跨方法的分析框架，从传感机理和信号解读到非含水率相关信号贡献的管理以及工程转化，批判性地审视了近年来污泥含水率检测的最新进展。与以往主要聚焦于单一测量技术、污泥水分分布或脱水过程的综述不同，本综述强调快速含水率检测的跨方法比较、信号解读和工程转化。本综述的一个特别贡献是，通过系统性地审视含水率可识别性的控制因素以及跨不同传感方法解读和管理非含水率信号贡献的策略，超越了以方法为中心的描述。首先，综述了传统热分析方法和快速检测技术，包括电学性质、电磁波、光学、核磁共振和射线检测方法，重点阐述传感原理、信息特征、验证方法和实际局限性。其次，分析了影响不同传感方法含水率可识别性的关键因素，包括有机组成、物理结构、电导率和温度。第三，讨论了管理非含水率信号贡献的策略，包括测量标准化、显式协变量补偿、标定适应和耦合信息利用。随后综述了机器学习作为数据处理方法在污泥快速含水率检测中的作用。最后，讨论了在线监测场景、动态过程调控、工程转化瓶颈及未来研究方向。本综述旨在为快速污泥含水率检测、在线监测、工程转化和智能过程控制提供参考。

**文献检索策略**

本研究采用结构化文献综述方法检索、筛选和分类与污泥含水率测定及快速监测相关的研究。为提高文献检索的覆盖率和可重复性，在Web of Science、IEEE Xplore、ScienceDirect和Scopus等主要学术数据库中进行检索，涵盖1990年至2026年的文献。检索策略旨在识别与污泥含水率或固体含量相关的内容。

**污泥含水率测定与快速检测方法**

污泥含水率可通过测量原理、响应速度、信息深度和工程适用性不同的方法测定（Zhang等，2023a；Jiao等，2025年）。传统热分析法仍然不可或缺，因为它们为标定和验证提供参考值，而电学、电磁波、光学、核磁共振和射线技术则为过程监测提供更快速或信息更丰富的响应（Mao等，2016年）。对于污泥系统，方法选择需综合考虑具体应用需求。

**影响污泥快速含水率监测的决定性因素**

快速、实时和在线含水率检测技术对于污泥脱水、干化和资源回收至关重要。然而，污泥是一种由有机絮体、无机颗粒、孔隙水、胞外聚合物和溶解盐类组成的异质性多相介质（Hou等，2024年）。因此，所测信号并非仅由含水率决定，还受基质组成、微观结构、电化学条件和温度影响（Liu等，2010年）。主要挑战在于从这些复杂因素中准确提取与含水率相关的信息。

**非含水率信号贡献的管理**

针对基质异质性、结构动态变化、电导率波动和温度扰动，非含水率信号贡献可通过四种互补策略进行管理：测量标准化、显式协变量补偿、标定适应和耦合信息利用。这些策略从物理预调节到算法级校正，共同提高了污泥含水率检测的鲁棒性。重要的是，其目的不是消除所有非含水率贡献，而是使其可控且可解释。

**机器学习**

在前文总结了污泥含水率检测技术、信号耦合机理和非含水率相关信号贡献管理策略之后，剩余的挑战是如何从复杂、非线性和多源信号中提取与水分相关的信息。在实际污泥处理中，所测响应很少仅由含水率控制，还受有机组成、絮体结构、电导率、温度、气相分布等因素影响。

**工程实施与实用应用挑战**

前述章节讨论了污泥含水率检测方法、含水率可识别性决定因素、非含水率信号贡献的管理以及机器学习在信号解读中的作用。然而，仅凭准确测量并不能保证工程应用。要使在线污泥含水率检测发挥实用价值，测量值必须与过程运行、设备调节、能源管理和资源回收决策相衔接（Pirouzi等，2025年）。因此，工程转化需要在受控条件下实现准确预测，同时在污泥特性变化和长期运行条件下保持稳健性能。

**未来研究方向与技术趋势**

未来关于污泥快速含水率检测的研究应超越提升单一模型预测精度，转而关注：在耦合传感响应中哪些污泥状态维度可以被可靠识别；如何从控制污泥-水相互作用的物理机理出发设计传感系统；以及是否能在不同传感模态和应用条件下建立可迁移的物理信息。由于污泥是一种异质性多相介质，其含水率信息的准确提取需要多学科交叉融合。

**结论**

污泥含水率检测正逐渐从传统离线测定向快速、非破坏性、在线和智能化监测转变。烘箱干燥和热分析仍作为参考测定和模型验证的重要手段不可或缺，但其延迟响应限制了在动态过程控制中的应用。电学、电磁波、光学、核磁共振和射线技术为污泥快速含水率表征提供了多样化的技术途径。

**作者贡献声明（CRediT）**

- 饶兵奇：原创手稿撰写、调查研究、资金获取。
- 郑智超：原创手稿撰写、方法学、概念构思。
- 徐浩：项目管理。
- 孙子中：数据管理。
- 黄敏瑞：手稿审阅与编辑。
- 吴玉龙：手稿审阅与编辑。
- 姚亚文：资金获取。
- 任伟伦：验证、方法学。
- 张彦：调查研究、资金获取。

**利益冲突声明**

作者声明不存在已知的经济利益冲突或可能影响本文所报告工作的个人关系。

**致谢**

作者衷心感谢以下基金项目的资助：国家自然科学基金（52570182，52600266）、浙江省自然科学基金（LQN26E060007，LQN26E080009）、浙江省重点研发计划（2024C03138，2026C02A3016，2026C02A1012）、浙江省高校基本科研业务费（2025YW35和2025YW83）。

饶兵奇 | 郑智超 | 徐浩 | 孙子中 | 黄敏瑞 | 吴玉龙 | 姚亚文 | 任伟伦 | 张彦