综述：智能废物资源化：人工智能、生物处理技术及热化学转化在推动循环型生物经济转型中的作用

《Cleaner Waste Systems》：Intelligent waste valorization: AI, bioprocessing, and thermochemical conversion for circular bioeconomy transitions

　　N. Prabhu | S. Kadry
生物技术系，研究与创新部，Saveetha工程学院，Saveetha医学与技术科学研究所，SIMATS，Thandalam，Chennai，Tamil Nadu 602 105，印度

**摘要**
废物转化是实现从线性资源使用向可持续循环生物经济转型的关键途径。最近的进展包括整合和优化生物加工与热化学转化路径的新工艺。本文综述了人工智能（AI）和机器学习（ML）如何影响系统级别的可持续性。它讨论了主要的生物和热化学方法——如热解、气化和水热处理——将这些方法用于将城市、工业、农业和食品废弃物转化为生物能源、生物燃料、生物炭和有价值的生物产品。同时探讨了AI/ML在原料分析、过程建模、产量预测和运营优化中的应用，强调了它们在提高效率和减少环境影响方面的作用。特别强调了AI在混合生物精炼平台中的辅助集成作用，通过优化操作条件以及利用数字孪生技术和软传感器实现实时监控和控制。此外，还探讨了将AI驱动的过程模型与生命周期评估、技术经济分析和多标准决策结合起来，以支持可持续的过程设计和政策制定。文章还讨论了与数据质量、模型稳健性、可解释性和工业应用相关的挑战。总体而言，本综述指出，AI驱动的过程集成和优化可以显著提高废物转化系统的可持续性、可扩展性和经济可行性。

**1. 引言**
全球人口的增长、城市化和工业化导致固体和液体废物的产生量呈指数级上升。全世界产生的垃圾量迅速增加，已成为一个重大的环境和社会经济问题（Fayshal, 2024）。根据联合国环境规划署（UNEP）的《2024年全球废物管理展望》，预计到2050年，城市固体废物（MSW）的产量将从2023年的约21-23亿吨增加到近38亿吨。如果考虑健康和环境成本，管理这些废物的费用可能每年超过6400亿美元（Rashed, 2025）。同时，全球材料的使用速度仍然超过了其回收能力。只有大约6.9%的材料通过回收渠道重新进入经济体系，这表明“循环差距”正在扩大（Kandpal et al., 2024）。这些趋势表明，从线性的“获取-制造-处置”模式转向注重减少废物、回收资源并以对环境有益的方式制造产品的循环资源管理策略至关重要。

废物转化——即将废物流转化为能源载体（Mahendran et al., 2026）、燃料、化学品和其他增值产品的过程——已成为这一框架中的核心战略（Arias et al., 2025）。废物转化不再将城市固体废物、污泥、农Industrial残渣、食物废物和工业废水视为负担，而是将它们视为丰富的原料，从而有效地减少填埋处置，降低温室气体排放，并替代化石燃料产品。诸如厌氧消化、发酵、基于微藻的处理、堆肥和生物电化学等生物过程有助于生产沼气、有机酸和生物肥料。热化学方法如燃烧、热解、气化和水热碳化或液化则生成生物油、合成气、生物炭和固体燃料（Sher et al., 2024）。循环生物经济基于传统的生物经济，强调闭合循环的材料流动、级联生物质利用以及将废物流系统整合到生产和消费周期中（Venkatesh, 2022）。废物流作为资源库、跨部门连接器和效率低下的指标。有机城市废物和污泥可以转化为沼气和生物肥料，而农Industrial残渣——每年在全国范围内有数百万吨——可以用作生物能源、生物化学品和工程生物炭生产的原料。目前约占全球食品产量三分之一的食物废物也可以通过生物化学和能量转化进行处理（Zapata-Morales and Moreno-Andrade, 2025）。尽管取得了这些进展，大多数综述仍然只关注AI在废物管理物流或特定转化技术中的应用（Dao et al., 2025）。目前还没有一个完整的综合研究将AI驱动的制造选择与生物加工（如厌氧消化和发酵）和热化学转化途径（如热解和气化）结合在一个循环生物经济框架中。此外，对系统级优化、技术经济权衡以及可解释AI在促进集成系统透明度和可扩展性方面的作用关注不足。技术选择和过程设计往往基于粗略的标准，忽略了复杂多原料、多产品的生物精炼厂中环境、经济、社会和技术指标之间的权衡。过去十年，人工智能（AI）和机器学习（ML）在环境和能源行业的应用迅速发展（Narayanan et al., 2025）。神经网络、SVM、决策树、集成方法和混合机制-数据驱动模型已被用于预测各种底物的沼气产量、评估生物质在高温下的加热和灰分行为、预测气化过程中的合成气组成，并优化热解和水热过程（Shobanke et al., 2025）。许多研究报告称，甲烷产量或高位热值的预测误差低于5-10%，并且优于基本回归模型。AI还被用于开发软传感器，以估计不可测量变量（例如挥发性脂肪酸、焦油形成），并利用快速可测量的信号实现实时过程控制，以适应原料变化（Kazemi et al., 2020）。然而，尽管有这些进展，但仍存在一些重要的研究空白。大多数AI/ML应用在废物转化方面具有过程特定性、地点特定性和反应器特定性，限制了它们的可转移性和更广泛的应用性（Fornieles et al., 2025）。许多研究侧重于预测而非可解释性，导致黑箱模型的出现，这在监管机构、从业者和操作者中缺乏信任和认可。此外，AI很少与系统级评估工具（如生命周期评估（LCA）、技术经济分析（TEA）和多标准决策分析（MCDA）以动态、数据驱动的方式集成。环境和经济评估通常是静态的，与AI过程模型脱节（Wunderlich et al., 2024）。值得注意的是，很少有AI模型考虑到生物加工和热化学转化在集成废物生物精炼厂中的互补作用。从原料表征和预处理到生物化学转化和热化学升级的整个过程的优化仍鲜有探索（Sulis et al., 2025）。这些差距凸显了需要一个连贯的愿景，其中智能废物转化基于统一的原则，AI作为过程强化、系统整合和循环生物经济转型的核心引擎。本文在三个关键方面具有创新性：首先，它采用系统级视角，明确将废物转化置于循环生物经济转型之中，并阐明了废物流可以实现的多样化功能及其跨部门联系；其次，它全面概述了AI在生物加工和热化学转化中的应用，注重混合生物-热化学平台和智能生物精炼厂的未来前景，而不仅仅是这些技术本身；第三，它将基于AI的建模和控制与可持续性和决策支持系统联系起来，讨论了AI如何与LCA、TEA、MCDA、数字孪生和信息物理基础设施等工具结合，为实现循环性的技术和政策决策提供信息。本文的主要目的是批判性地探讨AI和数据驱动的方法如何将废物转化从孤立的实证实践转变为适应性更强、优化程度更高且协同作用更好的系统，从而促进循环生物经济的转型。

**2. 循环生物经济中的废物流和转化途径**
**2.1. 废物流分类**
在循环生物经济中，废物流分类不仅是官僚程序，也是有效过程设计的关键技术方面（图1）。通常，城市固体废物（MSW）主要由有机物质组成，如食物残渣、绿叶废弃物、纸张和纸板，但其中含有大量塑料、金属、玻璃和有害残留物，因此源分离和预处理对于转化至关重要（Ojeda Alvis and Binda, 2025）。工业废物流的成分相对稳定（例如富含糖的蒸馏废液、啤酒花残渣、纸浆和纸浆污泥），但可能含有特定行业的抑制剂，如盐、溶剂或有毒有机物，这些因素限制了生物处理或需要昂贵的预处理（Mikucka and Zielińska, 2020）。农业残渣——从农作物残余物到动物粪便再到农Industrial副产品——产量巨大，每年在各国范围内达数千万至数亿吨。这些残渣含有木质纤维素和营养物质，但分布广泛且季节性强，体积密度低，使得集中转化在物流和经济上都很困难（Mikucka and Zielińska, 2020）。整个食品供应链中产生的食物废物（从收获后阶段到家庭）通常含水量高、易于生物降解且营养丰富，适合进行厌氧消化或发酵。然而，多样性、卫生问题和法规（如对饲料的禁令）限制了这种资源的使用（Hajam et al., 2023）。污泥和其他来自工业和农Industrial废水处理的废物是复杂的混合物，含有有机物、病原体、重金属和微量污染物。尽管存在这些挑战，它们在沼气和营养物质回收方面具有巨大潜力，同时也带来风险（Wasserman et al., 2025, Narayanan, 2026）。

**2.2. 基于生物过程的转化途径**
微生物和 Consortia 的代谢潜力可以被利用来通过生物过程将有机废物转化为沼气、生物燃料、生物化学品和生物肥料，这使其成为生物经济讨论中的自然选择（Behera et al., 2026, Narayanan and Rajinikanth, 2025a）。厌氧消化（AD）是最常见的过程，可以将混合有机废物（如食物废弃物、粪便和污泥）转化为生物气体和消化物；典型的甲烷产量（每千克挥发性固体0.02–0.04立方米CH?）突显了AD的能源效率，但其效果在很大程度上取决于原料、抑制性化合物和操作条件（表1）（Nayeri等人，2024年）。这类底物的化学组成非常不同（例如，木质纤维素材料的含量、C/N比率以及分解能力），这会对消化效果、微生物行为以及如何改进工艺产生重大影响。黑暗发酵可以产生氢气和挥发性脂肪酸，而有氧堆肥则可以稳定有机物以用于土壤改良，尽管能源回收率较低。基于微藻的系统结合了废水处理和生物质生产，能够捕获氮和磷，并为生物燃料或高价值化合物提供原料，但它们在收获、光照管理和规模化方面面临挑战（Abdelfattah等人，2023年；Prabhu等人，2025年）。像生物电化学系统（包括微生物燃料电池和微生物电解池）这样的技术可以从废水中产生电力或氢气，但由于功率密度低和系统复杂性的限制，其应用仍受限于规模。需要注意的是，关于生物过程的结论往往过于乐观，没有充分考虑诸如反应速度慢、受冲击敏感性以及未经预处理的木质纤维素部分难以处理等限制（Agregán等人，2022年）。消化物和堆肥常被宣传为“循环肥料”，但其中可能含有微塑料、药物和重金属，这可能导致长期的土壤健康问题和监管问题。目前大多数设施的负荷率较为保守，且缺乏全面的监测，导致生物转化能力未得到充分利用，产品质量也不稳定。因此，尽管生物过程作为循环生物经济模型的核心要素具有巨大潜力，但管理原料、采用先进的监测和控制技术以及解决残留物的环境和农艺影响对于实现其全部潜力至关重要（Tokede等人，2025年）。

表1. 主要废物流的分类、特征及其在循环生物经济背景下的增值途径。

| 废物流类型 | 典型来源 | 关键组成与特征 | 主要增值途径 | 示例生物工艺途径 | 示例热化学途径 | 循环生物经济中的优势 | 局限性 | 参考文献 |
| ：— | ：— | ：— | ：— | ：— | ：— | ：— | ：— |
| 市政固体废物（MSW） | 家庭垃圾、商业废物、市场废弃物 | 30–60%有机成分（食物、庭院垃圾、纸张），混合有塑料、金属、玻璃和纺织品；多样且经常受到污染 | 厌氧消化分离出的有机材料；堆肥；从有机成分中生产生物氢和生物乙醇 | 大规模燃烧并回收能量；生产RDF/SRF；RDF的热解和气化；湿成分的水热碳化 | 巨量未利用的有机资源；显著减少填埋场需求和温室气体排放 | Nimita Jebaranjitham等人，2022年 |
| 工业和农工业废物 | 食品和饮料行业、乳制品厂、啤酒厂、糖生产厂、纸浆和造纸厂、屠宰场、纺织业和化工制造厂 | 通常含有较高水平的COD/BOD、糖分、淀粉和蛋白质；偶尔包含溶剂、盐类和有害有机物；各设施间的成分相对均匀 | 生产能源和生物燃料、平台化学品、生物基产品及养分回收 | 液体废物的快速厌氧消化；发酵生成有机酸、溶剂和聚羟基烷酸；在废液中培养微藻 | 固体废物和污泥的燃烧或气化；木质纤维素材料的热解；高水分污泥的水热处理 | 相对可靠的、高容量的废物流；具有现场增值潜力；能与现有工业能源系统有效集成 | 可能存在抑制剂或毒素；现场设施的资本支出；需要不间断运行和熟练的操作人员 | Abdullahi等人，2024年 |
| 农业残留物 | 农作物残余物（秸秆、外壳、茎秆）、修剪物、动物排泄物以及来自 mills 和加工厂的农业废弃物 | 木质纤维素生物质（含纤维素、半纤维素和木质素）蛋白质含量低且水分含量不一，而粪便富含养分和有机物 | 与其他有机材料的共消化；堆肥；通过酶解和水解生产生物乙醇和生化产品 | 在锅炉中燃烧；气化生成合成气；缓慢或快速的热解生成生物炭和生物油 | 显著的技术潜力；通过生物炭和堆肥改善土壤健康；替代化石燃料和合成肥料 | 季节性和地域性分布；体积密度低和运输成本高；开放式的燃烧方法；存在竞争性用途（如床垫、饲料、土壤覆盖） | Shah等人，2025年 |
| 食物废弃物 | 家户、餐厅、食堂、超市、食品加工行业 | 含水量高、易生物降解、富含碳水化合物、蛋白质和脂质 | 厌氧消化；黑暗发酵；生成乳酸和挥发性脂肪酸；形成聚羟基烷酸；昆虫生物转化 | 燃烧（通常在干燥后或作为RDF）；热解和水热碳化生成生物炭/水碳 | 显著的生物气体和生化潜力；对减少填埋场需求和甲烷排放有重要影响 | 收集和源头分离；存在气味、卫生和污染问题；对原料利用有严格要求；控制不当会导致消化不良 | Pant等人，2026年 |
| 污泥和废水污泥 | 市政废水处理设施、工业废水处理设施 | 含有机物质、微生物生物质、养分（氮、磷）、病原体、重金属、微塑料和微量有机化合物 | 厌氧消化primary和secondary污泥；通过热处理、化学处理和生物处理改善消化效果；微藻-细菌系统；生物电化学系统 | 单独焚烧或联合焚烧；气化；热解；水热碳化生成生物炭或水碳 | 集中处理；在废水处理厂中具有实现能源中和的潜力；封闭氮和磷循环；生物炭可用作吸附剂或土壤改良剂 | 病原体、金属和微污染物限制土地使用；复杂的规则和处理成本；公众认知挑战 | Singh等人，2026a |
| 来自异质废物和生物过程副产品的有机部分 | 分选后的有机残留物、消化物、过大的堆肥、用过的生物质、副产品 | 不同的有机材料、部分稳定的生物质、纤维、灰分、残留养分和污染物 | 二次增值（如生物炭、吸附剂、建筑材料）及额外的能源回收 | 继续消化/发酵剩余有机物；提取剩余的价值-added物质 | 热解和气化生成生物炭和合成气；水热碳化 | 滚叠利用提高整体资源效率，使难以处理的废物流得到增值，促进接近零废弃物的生物精炼 | 质量不稳定；污染物积累；市场和认证标准受限 | Adnane等人，2024年 |

对基于生物过程的增值进行批判性评估时，操作稳定性是一个重要挑战，特别是在AD系统中。当挥发性脂肪酸（VFAs）积累过多、氨失效、pH值变化或反应器中有机物过多时，可能会导致系统失效（Liu等人，2025a）。实时监测碱度和生物气体成分非常重要，但往往不足（Yildirim和Ozkaya，2023年）。此外，原料的多样性使得优化变得更加困难，尤其是对于分散的废物流。这意味着需要采用共消化和预处理等适应策略。扩大规模也存在很大问题，因为实验室中的方法在现实中不一定有效。例如，当基于微藻的系统和微生物燃料电池规模扩大时，其性能会下降（Montoya-Vallejo等人，2025年）。成功的大型AD工厂表明，标准化原料和获得政策支持对于盈利至关重要。总体而言，生物过程在技术上是可行的，但需要能够处理多种原料并使工艺更加稳健，以实现可扩展性。

2.3 热化学转化过程
燃烧、热解、气化和通过热化学途径的水热转化是处理木质纤维素、干燥和难以生物处理的废物的有效方法（Kumar和Fiori，2024年）（图2）。燃烧是最成熟和广泛应用的方法，既提供热量又产生电力，但在材料回收方面仅部分支持循环经济，因为碳主要氧化为二氧化碳（CO?），且灰分管理仍然是个问题（表2）。热解在无氧条件下将生物质分解为生物炭、生物油和合成气，其相对产量取决于温度、加热速率和持续时间。产生的生物炭可用作土壤改良剂、吸附剂或新材料的前体，而生物油和合成气通常需要进一步处理或净化后作为能源或用于化工（Chen等人，2021年）。气化在较高温度和受控氧化剂供应下进行，可产生适合发电、费托燃料和化学合成的可燃合成气，但其成功取决于原料的灰分含量、焦油形成和反应器设计（Rey等人，2024年）。水热碳化和液化能够处理高水分废物（如污泥、食物废弃物或消化物），无需耗能的干燥过程，从而产生生物炭或生物原油，同时保留或溶解水相中的养分（Neha等人，2024年）。尽管热化学过程具有多功能性和高处理量，但它们资本密集度高，环境影响依赖于有效的排放控制（氮氧化物、硫氧化物、颗粒物、二噁英和多环芳烃）和废物管理。公众往往将先进的热化学工厂与传统焚烧炉等同起来，导致社会反对和更严格的许可规定（Malinauskaite等人，2017年）。此外，政策框架通常优先考虑简单的燃烧方式，这可能会忽视像热解和气化这样更复杂且可能更有价值的工艺（Konovalov和Adams，2026年）。因此，对这些技术的评估应综合考虑其技术潜力、经济、环境和社会因素，促进关于可行性、生态保护和公众接受度的合理讨论。

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图2. 木质纤维素生物质的热化学转化途径及产物（Armanu等人，2024年）

表2. 各种热化学废物增值技术的比较分析

| 技术 | 典型原料 | 能源效率 | 主要产物 | 环境影响 | 技术成熟度（TRL） | 主要挑战 | 参考文献 |
| ：— | ：— | ：— | ：— | ：— | ：— | ：— |
| 燃烧 | 干燥的MSW和RDF | 20–30%（电力），最高80%（CHP） | 热量和电力 | 高二氧化碳和空气污染物 | 排放控制及灰分处理 | traven，2023 |
| 热解 | 塑料、生物质 | 60–75%（产品能量回收） | 生物油、生物炭、合成气 | 较低的排放和碳封存潜力 | 焦油形成和产品升级 | seas，2023 |
| 气化 | 生物质和RDF | 70–85%（合成气能量） | 合成气（H?和CO） | 较低的排放 | 焦油去除和原料多样性 | makwana，2023 |
| 水热转化（HTL/HTC） | 湿生物质和污泥 | 65–80%（能量回收） | 生物原油和水碳 | 减少干燥能耗和废水处理问题 | 高压力、反应器成本和规模化 | fan，2022 |

2.4 集成型生物精炼概念与级联资源利用
集成生物精炼概念旨在超越单一工艺的增值，转向基于级联的多产品系统，通过结合生物处理和热化学方法最大化废物流的价值回收（Singh等人，2026b）。一种典型的级联方法可能是首先通过厌氧消化或发酵将食物废弃物或农工业残留物中的可降解生物质部分转化为生物气体和生化产品。然后，剩余的木质纤维素固体可通过热化学方法转化为生物炭和合成气，生物炭可用作土壤改良剂、碳封存剂或废水处理的吸附剂（Ngene等人，2024年）。富含养分的消化物、工艺水和灰分可回收利用于农业，有助于闭合氮和磷循环并改善土壤健康（图3）。此类集成方案提供了更高的资源效率、多元化的收入来源以及对原料和市场波动的更强适应性。然而，它们也带来了复杂性：管理热流和质量流、同步湿式和干式处理生产线以及匹配单元容量和灵活性颇具挑战；供应链物流必须适应多样化的季节性原料；生物炭、生化产品和先进材料的市场需要充分发展以证明额外资本投资的合理性（Behera等人，2026年）。大多数提出的生物精炼模型主要是概念性流程图或特定地点的案例研究；缺乏长期、综合性的商业示范来评估运营挑战、能量损失或实际盈利能力（Calvo-Flores和Martin-Martinez，2022年）。级联系统有“过度设计”的风险，看似理想但在实际应用中可能变得脆弱。重要的是，集成应基于具体的地方优先事项（如气候缓解、养分回收、创造就业或风险管理），而不仅仅是最大化能源或产品产出。新的系统优化工具包括先进的计算方法和数据驱动系统，超越了传统的确定性优化方法（如线性规划和基于规则的控制系统）（Bishnu等人，2023年）。例如机器学习（ML）和人工智能技术（如人工神经网络、遗传算法和强化学习）、数字孪生平台和混合优化框架（Sakthivel等人，2026年）。这些工具可以帮助展示权衡并帮助制定更好的设计方案。

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图3.集成生物精炼方法的示意图，用于同时生产生物燃料和药物（Liu等人，2025a）。3. 人工智能和机器学习在废物增值中的应用3.1. 生物和热化学过程中常用的人工智能/机器学习算法人工智能/机器学习算法在基于废物的生物过程和热化学系统中得到广泛应用，每种算法都有其自身的优势和挑战（Kasem等人，2025）。基本的线性和非线性回归方法可以提供简单的关系，但在处理强烈的非线性或复杂的相互作用时效果不佳（表3）。深度神经网络（DNN）和集成技术对于建模复杂行为至关重要，尽管它们通常是黑箱模型并且需要大型数据集（Mohammed和Kora，2023）。介于两者之间的方法，如支持向量机（SVM）、随机森林和梯度提升，在灵活性和稳健性之间取得了平衡（Rahman等人，2025）。在废物增值过程中，选择算法时需要考虑多种因素，例如数据的可用性、对可解释性的需求、计算限制以及使用这些机器学习工具的工厂操作人员的专业知识。需要注意的是，算法复杂性的增加并不总能带来更好的性能，因此必须使算法的能力与问题的复杂性相匹配，以避免过拟合和不切实际的期望（Durap，2023）。由于易于使用和可解释性，线性和非线性回归模型在废物增值中仍然很受欢迎。简单的多元线性回归可以将原料变量（如水分含量和木质素水平）与生物气体产量等结果相关联（Rossi等人，2022）。非线性方法，包括多项式回归，虽然能够捕捉更多复杂性，但在具有强烈相互作用或反馈循环的系统中可能表现不佳，这在微生物环境中很常见（Chen等人，2020；Parveen等人，2025）。总体而言，回归模型作为更复杂系统中的基础工具或组成部分。表3. 人工智能在废物增值中的作用和机器学习。角色 通常的人工智能/机器学习方法 废物增值中的应用 关键优势 挑战 参考文献过程建模和预测理解决料特性、操作参数和过程结果（产量、速率、稳定性）之间的复杂非线性相关性。MLR/PLSR、ANN/DNN、SVM、随机森林、梯度提升、高斯过程、混合（机制+ML）模型。从异质底物中预测生物气体产量；预测厌氧消化的不稳定性；根据热解参数评估生物炭的特性。与基本相关性相比，表现出更高的预测准确性；考虑了相互作用；便于快速设计和敏感性分析。数据密集型；容易过拟合；在训练范围之外外推能力不足；对于不透明模型，解释性有限。（Lee等人，2024）原料特征表征和分类推断基本特性并将废物流分类为适合特定技术的类别。监督分类（SVM、RF、k-NN）、聚类（k-means、层次聚类、DBSCAN）、降维（PCA、t-SNE、自编码器）。对城市固体废物成分进行分类；根据近红外和可见光谱预测高位热值、近似分析和最终分析。便于快速、经济有效的筛选；有助于不同废物的分配；协助动态分配废物流到各种过程中。需要代表性的训练数据；性能取决于传感器校准和预处理；类别边界可能不明确。（Abdelsalam等人，2026）过程优化考虑各种目标和限制，确定最佳的操作参数、配方和配置。元启发式算法（遗传算法、粒子群优化、差分进化）、贝叶斯优化、进化多目标优化、强化学习。优化厌氧消化共消化配方；提高生物油产量和质量；调整气化参数；选择酶组合和浓度。识别非常规操作模式；管理多目标权衡（输出、排放、成本）；减轻实验需求。如果 limits 不够明确，复杂模型的计算成本可能导致不可行的解决方案；需要专家监督。（Meola等人，2025）控制、软感知和故障检测便于实时评估未测量变量，快速识别异常并实现复杂的控制机制。软传感器（ANN、NARX、RF）、异常检测（一类SVM、自编码器）、带有机器学习替代品的MPC以及基于RL的控制器。从厌氧消化中的在线信号中提取VFA或氨；识别泡沫或堵塞；调整生物反应器中的通气量和进料；调节气化器中的空气和蒸汽比例。提高稳定性和效率；减少实验室分析工作；便于主动维护和负荷管理；支持自主操作。需要可靠的纵向数据流；传感器故障和漂移；对于安全关键应用，需要验证；操作者信心和解释性的挑战。（Lee等人，2024）系统级集成和调度协调集成生物工艺-热化学平台和废物网络中的各个单元。预测模型和优化；数字孪生；基于机器学习的预测；利用机器学习替代品的混合整数规划。动态将废物路由到厌氧消化、热解或堆肥；安排污泥处理过程；在生物精炼厂中整合能源和热量。提高资源利用效率；平衡能源和物质流量；在供应波动的情况下实现适应性和稳健运行。需要标准化的工厂数据；跨组织边界执行具有挑战性；需要在不同地点维护模型。（Xu和Liu，2025）可持续性评估和决策支持估计环境和经济指标；促进技术选择和政策制定。LCA/TEA的替代模型；情景分析；结合ML的MCDA（偏好学习、聚类）。快速评估不同配置下的温室气体影响；确定成本效益高的低碳替代方案；比较废物转化能源和材料回收的途径。有助于将LCA/TEA扩展到更广泛的设计领域；阐明权衡；指导政策和投资决策。替代模型采用基础LCA/TEA的假设和偏见；可能存在“黑箱LCA”；这需要透明的沟通和利益相关者的参与（Baffo等人，2023）。据报道，人工神经网络在分析生物过程中的非线性和高维数据方面非常有效（Huang等人，2025）。它们已成功用于预测复杂原料混合物的结果，例如甲烷产量。尽管多层感知器和卷积网络的ANN架构经过训练以学习复杂的依赖关系，但它们需要大型数据集以避免过拟合问题（Calzolari和Liu，2021）。可解释性AI中的方法，如SHAP值，可以提高模型透明度，但会增加复杂性，并且需要强有力的验证和持续的重训练。对于噪声较大的数据集，支持向量机和集成方法（如随机森林和XGBoost）很有用。SVM可以用来捕捉非线性关系，同时保持泛化能力，这对于预测参数（如生物气体产量）很有用（Abdollahi等人，2025）。随机森林和梯度提升对异常值具有很高的鲁棒性，并可以提供特征重要性指标，这有助于更好地理解过程。但是，如果这些模型调整不当，可能会变得混乱并发生过拟合（G?k和Olgun，2021）。它们的有效性取决于它们的预测如何适应决策环境。3.2. 数据需求、质量和特征工程人工智能/机器学习模型在废物增值系统中的性能和实用性主要受数据量、数据集多样性以及收集的原始数据质量的限制（Dao等人，2025）。大多数已发表的研究使用的小规模实验室数据集（少于一百条观察值）仅涵盖特定的原料和操作条件。这样的数据集限制了复杂模型的泛化能力，增加了过拟合的风险，尤其是在使用深度网络或其他高容量模型时（Aliferis和Simon，2024）。数据质量问题，如测量噪声、缺失值、取样协议的异质性和未报告的预处理步骤，进一步降低了模型的可靠性。特征工程——选择、转换和构建输入变量——既是一个挑战也是一个机会：设计良好的特征，如组成比率、无量纲数或聚合的操作指标，可以显著提高模型性能和可解释性（Lever等人，2025）。相反，仅仅输入原始变量可能会掩盖潜在的结构并使模型变得脆弱。整合多种数据类型（例如，各种组成分析、在线传感器数据或分类的原料来源描述符）需要仔细的编码和标准化技术。从更广泛的角度来看，该领域缺乏标准化的数据集、开放的数据存储库或基准测试实践，以促进模型比较或结果重现。更强有力的数据治理、工厂间的数据共享（必要的隐私保护）以及为废物增值开发共同的数据标准，对于确保AI应用在行业中的有效性和影响力至关重要（Pahune等人，2025）。为了克服现有的数据限制，该领域将从创建标准化的基准框架和参考数据集中受益，这些框架便于跨各种研究客观比较AI模型。这些基准应包含来自不同规模（实验室、中试和工业）的精心策划的数据集，以及既定的训练-验证分割和效率指标（Ahmad等人，2026）。这将使模型评估和报告更加一致。另一个重要的进步是使用联邦和分布式学习架构，允许不同的设施或机构在不直接共享敏感或专有数据的情况下共同训练AI模型（Yurdem等人，2024）。这种方法特别适用于将工业废物转化为有用资源的系统，在这些系统中，数据隐私往往使得信息共享变得困难，但共同努力可以使模型更加强大。在操作系统中使用数字设施，特别是通过SCADA连接的数据管道以及工业物联网（IIoT）框架，可以使模型保持更新并在实际情况下检查其准确性（Javaid等人，2021）。这些系统允许在线学习并更改模型校准，从而确保即使原料组成和过程动态发生变化，预测也能保持准确。此外，使用数据版本控制和生命周期管理技术对于随时间保持模型的可追溯性和可重现性也很重要。跟踪数据集的变化、预处理步骤和模型更新可以使其清晰，并有助于遵守规则，尤其是在对安全或环境重要的应用中（Tawakuli等人，2025）。最后，创建特定领域的知识图谱和混合数据结构可以通过将实验结果与机制发现、操作限制以及材料流动信息联系起来，帮助数据整合（Wan等人，2024）。这种结构化表示使AI模型能够关注其周围环境，并帮助它们在复杂的多阶段增值系统中进行更深入的思考。4. 用于废物增值的AI驱动的生物处理4.1. 微生物和酶促生物过程用于废物流微生物和酶促生物过程构成了废物增值的生物学基础，通过多种微生物群落或定制酶混合物的作用，将复杂的有机材料转化为生物气体、生物燃料、生物化学品和生物肥料（Troiano和Studer，2025）。厌氧消化、黑暗发酵、堆肥、微藻培养和酶辅助水解在不同程度上依赖于底物与微生物群落结构之间的相互作用，以及操作条件（如pH值、温度和加载率）。挑战在于实际废物流——食物废物、粪便、污水污泥、农业工业废水——并不一致或稳定；它们的水分、碳氮比、抑制化合物和颗粒大小每天都在变化（Wang和Tester，2023）。传统的设计方法依赖于“平均”原料特性，并采用较大的安全裕度以防止过程失败，但这种方法限制了产量和过程效率。这种基于AI的生物处理技术能够将这些系统转变为动态的、数据丰富的环境，在这种环境中，可以几乎实时监控和模拟微生物、化学和操作状态（Tripathi等人，2025；Narayanan和Rajinikanth，2025b）。机器学习可以检测废物组成和过程特征之间的隐藏模式，基于在线指标预测微生物功能的变化，并指导操作策略的调整或添加共底物。同样，包括木质纤维素水解或从废物生物质中提取脂质的酶促过程也从AI辅助的酶混合物、加载量和反应条件的优化中获益，从而更精确和高效地使用昂贵的生物催化剂（Riaz等人，2025）。4.2. 用于建模和优化厌氧消化和生物气体生产的人工智能厌氧消化（AD）是最成熟和广泛应用的一种废物增值技术，但许多全规模工厂的实际性能仍低于理论水平（Elsayed等人，2024）。传统的AD模型（例如ADM1）具有表征主要生物途径的优势，但模型复杂，需要彻底参数化，并且经常无法适应特定地点的动态和原料变异性（Zenani等人，2025）（图4）。人工智能和机器学习提供了兼容的建模解决方案，可以直接与工厂数据对应，因为它们能够表示底物特性、操作条件（有机加载率、水力停留时间、混合、温度）与相关输出（如甲烷产量、挥发性脂肪酸和过程稳定性因素）之间的非线性相关性（Li等人，2022）。数据驱动的模型——神经网络、支持向量回归、随机森林、混合机制-ML机制——已应用于预测多组分底物的生物气体产量，估计共消化配方的影响，并估计抑制风险（例如氨、硫化物、长链脂肪酸）。借助优化系统（遗传算法、粒子群优化、贝叶斯优化），这些模型可以识别在给定条件（如反应器体积和混合能量）下增加单位挥发性固体产量的操作模式，稳定pH值并减少酸化的潜力（Mihi等人，2024）。通过这种方式，人工智能不仅在厌氧消化（AD）工厂层面增加了能量输入，还可以用于优化原料生产，以适应季节性的供应变化，从而将AD工厂从单一核心、单一底物的设施转变为灵活的“废物到能源”的中心。然而，人工智能在AD领域的成功程度将取决于长期的数据收集、模型的严格验证以及与操作人员能够理解并信任的决策支持系统的集成，而不仅仅是一次性的模型拟合练习（Hughes等人，2025年）。下载：下载高分辨率图像（175KB）下载：下载全尺寸图像图4. 用于AD过程中创建和实施机器学习模型的流程示意图（Marycz等人，2025年）。

4.3. 基于微藻的废水处理和生物能源生产中的机器学习
基于微藻的系统变得越来越有吸引力，因为它们可以将废水处理与生物质生产联系起来，这些生物质可用于生物能源、生物塑料、色素或营养补充剂的生产，尽管它们对气候和制造条件非常敏感（Omokaro等人，2025年）。光强度、光照周期、温度、营养负荷、水力停留时间和混合模式之间的相互作用会影响生长速率、营养物去除效率以及生物质的生化组成。这种适应性和动态性使微藻系统成为机器学习驱动的建模和优化的理想候选者。机器学习模型可以根据天气数据、进水特性和操作参数来预测生物质产量和营养物去除情况，从而帮助开发适应性控制策略，例如调整停留时间、二氧化碳投加量或光照管理（Wu等人，2025年）。在跑道池塘或光生物反应器中，人工智能有可能发现深度、混合和收获间隔之间的非显而易见的组合，以实现能量输入与生产力的平衡。此外，机器学习还可以通过将环境因素和废水特性与特定微藻菌株或菌群的有效性相匹配来支持菌株设计和混合培养安排（Phyu等人，2024年）。当微藻生物质被加工成生物燃料（通过酯交换、厌氧消化或热解）时，人工智能工具可以贯穿整个价值链，优化脱水、提取和转化过程（Piyatilleke等人，2025年）。然而，在微藻系统中应用人工智能必须解决诸如户外操作的高变异性、传感器限制（例如光学传感器的污染）以及理解长期和季节性模式的需求等问题——这些方面目前的概念验证研究还远远不够（Wu等人，2025年）。

4.4. 由人工智能驱动的生物电化学系统的设计
生物电化学系统（BES），如微生物燃料电池（MFCs）和微生物电解池（MECs），通过直接将有机废物或废水转化为电能、氢气或高价值化学品，代表了一种新的方法（Liang等人，2025年）（图5）。这些系统的性能受到高度相关的生化、电化学和质量传递现象的影响；电极材料及其几何形状、外部电阻、底物丰度、pH值、温度和微生物群落的组成决定了可产生的电能和库仑效率（Mohammadi等人，2023年）。这意味着BES的设计和放大是一个高维优化问题，非常适合使用人工智能驱动的方法来解决这一挑战。机器学习还可以应用于各种设置和操作条件下的发电或氢气产量预测，从而优化电极材料的选择、间距和反应器架构（Du等人，2025年）。优化算法可以告知我们最佳的负荷制度、施加的电位或循环时间，以便在保持生物膜稳定的同时实现能量回收。更雄心勃勃的是，人工智能可以实现操作策略的自动化发现——例如动态电位调节或间歇性进料——这些都是分析方法难以实现的（Yang等人，2025年）。同时，由于试点和全规模BES装置的相对较少，以及实验室规模的短期实验方法的主导地位，数据集往往缺乏训练数据，这导致纯数据驱动的算法不够稳健（Pardo等人，2025年）。混合方法将电化学理论与机器学习相结合，并系统地共享多个实验室的数据，对于人工智能有意义地支持BES的实际放大以进行废物价值化至关重要（Nashruddin等人，2024年）。

5. 人工智能在生物废物热化学转化中的应用
5.1. 热化学过程
热化学转化已被证明对于处理受污染或难以生物降解的纤维木质素生物废物非常有效。燃烧是最著名的直接将生物废物转化为热能和电能的过程，但它除了回收能源外几乎没有循环利用的价值，并会产生需要仔细管理的灰分流（表4）（Dreizler等人，2021年）。在没有氧气的情况下进行的热解会产生生物炭、生物油和合成气，这些产品的比例取决于温度、加热和停留时间，这些产品可以用于从土壤改良到碳封存、化学前体再到燃料的广泛价值链（Prochnow等人，2024年）。气化过程在高温下使用调节的氧化剂供应将生物质转化为可燃的合成气，用于发电或生产燃料和化学品；而水热技术（基于水热炭化和液化）可以在不进行初始干燥的情况下处理高湿度的生物废物（如污泥、食物废物和消化物），以获得生物炭或生物原油，以及富营养的水流（Osman等人，2023年）。这些过程在化学上和热上都非常昂贵且需要大量资本，同时是非线性的，这使得它们非常适合通过人工智能进行建模和优化（Osman等人，2023年）。它们面临许多现实世界的约束，这些约束无法通过简单的设计相关性来捕捉，例如灰分熔化、结渣、焦油形成、排放控制以及动态负荷，这为发现现实世界现象和实现数据驱动的智能提供了明显的机会。

表4. 人工智能在生物废物热化学转化中的作用：重点、方法和挑战。
功能 主要在热化学系统中的目标
典型AI/ML方法 应用示例 主要优势 挑战 参考文献
原料性质预测和分类 快速评估近似分析和最终分析，更高的热值，灰分特性，并对生物废物进行分类以便适当的处理方法 回归（MLR、PLSR、ANN、SVR）、基于树的模型（RF、GBM）、聚类、光谱机器学习（NIR、VIS） 预测混合生物质的热值（HHV）；推导灰分熔化温度；对废物流进行分类，用于共燃、气化或水热炭化（HTC）
减少实验室分析；便于实时路由和混合；允许使用异质废物 需要大量异构数据集；受传感器质量和预处理的影响；对于创新废物类别的应用有限 （Du等人，2025年）
产量和组成预测 将操作参数和原料特性与合成气、生物油和生物炭的产量和质量相关联 ANN/DNN、SVM、RF、高斯过程、混合机械-机器学习模型 预测气化器中的合成气CO/H?/CH?比率；预测生物油产量和氧浓度；评估生物炭表面积和固定碳含量 便于设计和参数分析；允许多目标优化（能量、质量、排放）
在训练范围外外推不足；解释性受限；实验数据集通常较小且范围狭窄 （Zhu等人，2022年）
过程优化（设计和操作） 确定理想温度、停留时间、当量比、催化剂和反应器布局 遗传算法、粒子群优化、差分进化、贝叶斯优化、多目标进化方法 优化特定生物炭特性的热解参数；提高气化冷气效率；调整水热炭化的强度以控制生物炭和营养成分 识别非直观的最优解；减少实验工作量；便于定制产品创造和顺序应用 如果限制不切实际，则可能有不切实际的最优解；计算成本高；需要与领域专家的紧密集成 （Dhal等人，2026年）
智能控制和软传感器 便于在极端反应器条件下实时调节和评估未测量变量 软传感器（ANN、NARX、RF）、带有机器学习替代品的MPC以及异常检测（单类SVM和自编码器） 从受限信号中评估床层温度、焦油含量或转化率；调节废物到能源锅炉中的空气/蒸汽注入 提高稳定性、效率和负荷跟随能力；减少对复杂和昂贵测量的依赖；便于半自主操作 传感器漂移和故障；需要可靠的在线训练和维护；验证安全性和操作员的信心；与当前的DCS/SCADA系统集成 （Cennamo和Toldo，2025年）
故障检测、诊断和健康监测 及时识别结渣、污染、团聚、燃烧器不稳定和设备退化 模式识别、异常检测、分类模型和时间序列机器学习 及时识别流化床中的床层团聚；识别结渣模式；检测异常的烟气特征 减少意外停机时间；便于预测性维护；延长设备寿命；提高安全性和合规性 需要大量标记的操作数据；针对每个工厂定制的模型可能不具有通用性；存在网络安全和远程分析可靠性的问题 （Di Giuliano等人，2022年）
放大、设计空间探索和数字孪生 通过虚拟实验便于反应器放大和全面系统评估 集成在数字孪生中的替代机器学习模型；降阶模型；人工智能增强的计算流体动力学替代品 加速新型气化器/热解器的评估；多种生物废物的共处理场景分析；模拟热化学系统的调试 加速开发过程；减少试点测试需求；支持“如果...”情景和各种输入的应力测试 开发和维护数字孪生需要大量工作；需要物理和机器学习的有效集成；缺乏标准化的工作流程和规范 （Lim等人，2025年）

5.2. AI与其他原料表征和性质预测
热化学转化的主要挑战之一是原料的变化：不同废物流中的水分、挥发物、固定碳、灰分含量、元素组成（C、H、O、N和S）、矿物质和微量元素可能有显著差异（Quan等人，2026年）。传统的近似分析和最终分析、量热法或灰分熔化测试可能成本高昂且耗时。它们往往跟不上工业设施中原料处理的速度（Seah等人，2024年）。人工智能和机器学习提供了强大的工具，可以从有限或间接数据中推断关键性质。利用现有数据源，模型可以使用体积密度或相机图像等简单指标预测热值（HHV）、挥发物和灰分含量（Afolabi等人，2022年）。X射线衍射（XRD）是一种利用X射线撞击原子晶格时产生的图案来确定材料晶体结构和相组成的方法（Holder和Schaak，2019年）。这种方法对于识别矿物相、检查结晶度以及处理过程中的结构变化非常重要。例如，XRD可以区分生物质衍生或基于废物的原料中的无定形部分和结晶部分（Vandana等人，2025年）。它还可以检测可能影响转化效果和催化剂性能的无机成分，如硅酸盐、钙化合物或金属氧化物。除了XRD之外，还使用傅里叶变换红外光谱（FTIR）和扫描电子显微镜（SEM）等方法来观察功能团结构和表面形态特征（Wibawa等人，2020年）。机器学习模型还可以根据元素和矿物组成预测灰分熔化温度、结渣指数以及污染和腐蚀倾向，从而对操作条件或原料混合进行预防性调整（Rzychoń等人，2020年）。这些预测技术可以将原料管理从静态的批量方法转变为动态的实时过程，允许快速分类并将 incoming 生物废物分配到适当的热化学处理或共燃选项中。这提供了原材料物理和化学属性的全面了解。这些表征方法共同作用，使得更容易将材料的属性与其处理效果联系起来。然而，这些模型严重依赖于高质量的数据训练，如果忽略区域性的废物流或频繁引入新的原料，它们的表现可能不佳。过度依赖未经验证的AI预测可能会带来操作风险，因此需要纳入不确定性量化和安全裕度（Ozmen Garibay等人，2023年）。

5.3. 用于预测产品产量和组成的机器学习模型
热化学产品的分布和质量——生物油、合成气和生物炭——在很大程度上取决于原料特性和操作条件。潜在机制非常复杂且相互关联，难以仅用纯机械模型完全描述（Schweidtmann等人，2024年）。因此，通常使用机器学习模型作为经验或混合替代方法来捕捉输入（如温度曲线、加热速率、当量比、停留时间和原料组成）与输出（如产品产量、能量分布和详细组成，例如合成气CO/H?/CH?比率、生物油分数、生物炭表面积和功能团）之间的关系（Garg等人，2025年）。人工神经网络（ANNs）、支持向量机（SVMs）和基于树的集成方法已被用于预测各种生物质类型的气化合成气质量，并根据工艺参数估计生物炭的表面积和吸附特性（Balde等人，2025年）。这些模型可以减少参数研究所需的时间和资源，从而更快地探索操作条件并识别有效的原料-催化剂组合或操作窗口（Elendu等人，2025年）。它们还支持多目标设计，例如在最小化焦油产量的同时最大化合成气的低位热值，或以特定的孔结构最大化生物炭产量。然而，基于机器学习的产量和组成模型在超出训练范围时可能会出现误差，尤其是在处理新的废物类型或极端操作条件时（Jadoon等人，2025年）。结合机制信息（如化学计量约束、反应网络组织或热力学限制）的混合方法可以提高这些模型的鲁棒性和物理合理性（Ouldridge，2018年）。

6. 人工智能支持的过程优化
由于热化学过程复杂且非线性，人工智能支持的优化在从预测转向设计和操作方面变得越来越重要（Sakheta等人，2023年）。一旦创建了替代模型——无论是数据驱动的、机制性的还是混合型的——就可以使用遗传算法、粒子群优化、差分进化或贝叶斯优化等优化算法来找到温度、停留时间、压力、当量比、催化剂类型和负载以及反应器几何形状的最佳组合（Sakheta等人，2023年）。在热解过程中，这些方法可以帮助确定最大化生物油产量且具有所需粘度和氧含量的条件，或者修改生物炭的特性以满足特定的土壤或吸附需求。在气化过程中，人工智能支持的优化可以针对在最小化焦油形成和床层团聚的参数下优化合成气组成和冷气体效率（Jayanarasimhan等人，2024年）。在水热过程中，算法可以帮助平衡能量输入、转化效率和在水相中的养分保留。人工智能也开始用于计算机辅助设计系统，超越基本操作条件，例如流化床、喷射床和移动格栅以及模块化反应器，这些系统允许不同原料的输入和输出流量变化而不影响稳定性（Kuttin等人，2024年）。关键点是优化必须符合实际约束——如原料可用性、速率变化、材料限制、安全标准、利润空间以及经济/监管限制。完全忽略这些约束的纯数学最优解可能会误导决策者。因此，最有效的人工智能优化是在与过程工程师和操作员的紧密合作中开发的，确保搜索空间和目标既实用又可行（Ahmadi等人，2026年）。

6.1. 人工智能驱动的生物工艺-热化学平台
顺序和混合生物工艺-热化学方案。集成生物工艺-热化学平台试图通过将生物和热途径按顺序或混合配置操作来利用它们的互补优势（Bytyqi等人，2025年）。在更传统的级联过程中，易于降解的有机物（如食物废弃物、粪便和工业废水）最初被送往厌氧消化或发酵以产生沼气或生化产品，剩余的木质纤维素固体、难降解部分或脱水消化物则通过热解、气化或水热方式回收（Wu等人，2021年）。这种线性方法提高了能源和碳的回收率，稳定了废物，并生产了其他产品（沼气、生物炭、合成气、水合炭和富含养分的液体），这些产品可以再循环用于农业或工业过程。混合方案进一步通过连接热量和质量流来实现这一点：来自热化学单元的多余热量可以用来维持消化器的温度；生物炭可以作为添加剂加入消化器中以增强微生物活性并减轻抑制；通过热解或水热过程生成的冷凝物可以部分回收或共同消化（Jameel等人，2024年）。理论上，这些配置有望提高资源效率、对原料变异的容忍度以及收入来源的多样性。然而，这会导致单元间相互作用的复杂性以及性能、维护和市场需求方面的不确定性增加（Abolghasemi等人，2020年）。仅基于第一原理设计这样的级联过程具有挑战性，而人工智能允许从跨单元的过程数据中学习，捕捉到集成过程中出现的新兴行为，而不是孤立地处理每个子系统。

6.2. 用于过程集成、调度和资源分配的人工智能
一旦多个生物工艺和热化学单元连接起来，挑战就不再是优化单个反应器，而是创建一个网络。预测模型能够预测原料可用性、沼气和合成气的生成量、消化物体积、质量和生产力，并使调度算法和优化框架能够实时将流体分配到过程中需要处理的废物（Yoshida和Shimizu，2020年）。一个例子是，在高湿度条件下，可以选择厌氧消化和水热碳化，而干燥的农业残留物则可以用于气化。人工智能驱动的调度还可以协调能量平衡——何时发电、供热或储存能量——以及可能造成瓶颈的维护窗口和启动/关闭顺序（Wang等人，2025年）。因此，集成工具本质上像一个小型分散的“废物精炼厂”，其活动不断通过数据驱动的决策支持进行调整。

6.3. 多目标优化
综合废物生物精炼厂很少有一个单一的目标，但它们必须同时平衡能源消耗、减排、成本控制、法规要求以及提高循环性和社会接受度（Rehan等人，2023年）。多目标优化架构——主要基于人工智能增强的替代单元操作模型——提供了一种系统化方法来检查相互竞争的目标之间的权衡。在这些框架中，目标可能包括最大化净能源生成、最小化生命周期温室气体排放、降低产品层面的成本，以及最大化循环性指标，如材料回收率、养分循环和生物炭碳封存（Ghiat等人，2025年）。利用进化算法、贝叶斯多目标优化或其他方法，系统可以创建帕累托前沿，展示非平凡的权衡，例如在能源输出略低但碳节省更多的配置；或者在牺牲一部分养分回收的情况下实现低成本解决方案（Kansara等人，2025年）。人工智能在这里有两个作用：首先是对大设计区域内过程和环境的有效性和有效性进行快速准确的预测；其次，帮助决策者解释所得到的帕累托数据集，例如通过聚类、数据可视化或偏好学习技术来关注相关方感兴趣的问题（Jacob Fernandes Fran?a等人，2023年）。重要的是，多目标优化可以揭示传统单一指标规划可能忽略的紧张关系和协同效应，但它不单独确定“正确答案”。在决定选择帕累托曲线上的哪个点时，还需要考虑政治、社会和制度动态；人工智能工具应被视为促进透明、知情讨论的工具，而不是自动决策工具（Shen等人，2025年）。

6.4. 废物生物精炼厂作为智能系统：数字孪生和实时决策支持
废物生物精炼厂的智能/信息物理基础设施可以概念化为基于人工智能的模型、广泛传感和先进的控制系统级集成（Bhattacharjee等人，2025年）。数字孪生——整个平台或主要子系统的虚拟副本——结合了机械模型、数据驱动的替代模型和实时过程数据，以可视化不断更新的系统状态和每个单元的性能（Liu等人，2025b）（图6）。在综合生物工艺-热化学工厂中，数字孪生可以预测原料组成的变化对沼气生成和消化物特性的影响，模拟这些变化对热解或气化设施的传播，并预测产品和能量平衡的质量和排放方面的下游影响（Saravanan等人，2025年）。操作员和规划者可以在实际安装之前使用数字孪生来试验“假设”场景——添加新的废物流、调整操作温度、安装新单元。结合软传感器和基于人工智能的异常检测，数字孪生可以作为实时决策支持的平台，确保对干扰的快速响应、主动维护和适应性调整（Subeesh和Chauhan，2025年）。过多的数字孪生可能会变得难以管理或与实际情况不同步。最佳实现应该是模块化的，基于重要的子系统和接口元素，并在适当的地方将高保真模型与更简单的替代模型结合（Gray等人，2019年）。最终，“智能废物生物精炼厂”的概念在很大程度上取决于组织学习和人机协作，而不仅仅是人工智能模型的深度。

6.5. 生物炭、生物能源和废水/生物质废物增值之间的协同效应
生物炭处于生物工艺和热化学技术的交叉点，这些技术结合并整合，受益于人工智能的更系统化和强化（Varkolu等人，2025年）。这为更好地利用人工智能和智能回收系统的协同效应提供了机会。通过热解或水热碳化消化物、污泥或生物质废物产生的生物炭可以（i）作为土壤改良剂，提高肥力、保持水分、碳封存；（ii）作为吸附剂，从废水中吸附养分、金属和微量污染物；（iii）作为生物电化学系统或厌氧消化器的导电支撑材料；以及（iv）作为先进材料（催化剂、电极和复合材料）的前体（Song等人，2024年）。这些角色都是为了创建反馈环路：从消化物中提取的生物炭可以净化同一生物精炼厂的废水，返回可以进入农业生产的养分，经过生物炭改良的土壤可以增加生物质产量，为生物精炼厂提供额外的原料，而向消化器中添加生物炭可以稳定微生物群落，增加沼气产量并减少工艺干扰（Novotny等人，2023年）。通过将生物炭特性建模为原料和工艺特征的函数，预测应用效果（土壤、吸附、电化学），并通过能量平衡、养分循环和碳预算评估系统范围的影响，人工智能可以支持绘制和优化这些级联环路（Holatko等人，2025年）。在更高层次上，人工智能支持的生命周期评估（LCA）和物料流动分析可以量化采用生物炭和生物能源的各种策略对循环性指数和气候结果的影响。然而，如果不考虑长期稳定性、污染物行为和现场规模性能的不确定性，可能会高估生物炭的潜力（Fernando等人，2025年）。强大的监控、标准测试和保守的假设也需要伴随人工智能驱动的优化，以确保协同效应是真实的，而不是乐观建模的产物（Mo和Ouyang，2025年）。当控制措施到位时，基于人工智能的集成平台可以将生物炭和生物能源视为网络化、循环化废水和生物质废物增值的重要输入，而不仅仅是孤立的产品。

7. 评估可持续性和支持决策支持的框架
人工智能优化废物增值技术的生命周期评估（LCA）：人工智能优化废物增值系统的生命周期评估以及人工智能需要产生实际长期影响的需求（Lamnatou等人，2024年）。LCA对于确定人工智能支持的废物增值系统是否能带来净环境效益或仅仅将负担转移到价值链下游是必要的。对于综合生物工艺-热化学平台，LCA应包括上游（收集、预处理和运输）、核心过程（消化、发酵、热解、气化、水热过程）和下游（能源、材料、肥料、生物炭的使用）以及生命周期结束点（Carvalho等人，2022年）。在这种情况下，将人工智能添加到LCA框架中使其更加复杂并具有更深入的分析能力。虽然人工智能驱动的优化可以减少能源消耗、提高产量并促进碳封存（通过定制的生物炭制备实现），从而改善对气候变化、富营养化和资源需求的影響（Arias等人，2023年）。然而，人工智能可能会鼓励更复杂的安排、更多的预处理阶段或更多的传感器和计算设施，这就要求考虑解决方案的嵌入影响。重要的是，人工智能支持的系统的LCA应超越静态平均条件，捕捉动态操作：非恒定的原料混合、自适应控制策略和随时间变化的能源组合（Bibli和Huang，2025a）。这需要将LCA与过程仿真和数字孪生相结合，提供时间分辨或基于场景的LCA，而不仅仅是单点处理时间损失的估计。其中一个方法论挑战是需要理解传统LCA模型尚未为动态和人工智能驱动的环境做好准备，包括时间问题、学习效应和算法引起的反弹行为（例如，使用“节省的容量”来管理更多废物或扩大操作）（Liu等人，2024年）。**TEA和风险评估**
技术经济分析（TEA）是一种分析框架，它在评估基于人工智能的废物增值系统时提供了财务方面的考虑（Diaz等人，2025年）。资本和运营支出、能源和产品收入、碳信用额、入场费以及可避免的处置成本都与投资于传感器、数据基础设施、软件或人力专家的费用密切相关。人工智能通过提高效率和减少或消除停机时间来降低成本，但这些好处必须超过模型设计、维护和更新的成本（Khan等人，2025a年）。因此，TEA必须将基线设计与基于人工智能的情景进行对比，包括平准化能源成本（LCOE）、碳减排成本和回报时间的变化。风险评估同样重要：人工智能可能会引发新的故障模式（例如，预测不准确、网络威胁、对模型的依赖），同时也会存在传统的过程风险（如爆炸、火灾、污染事件）。将概率风险评估、故障树分析和基于场景的压力测试纳入这一人工智能框架是必要的，以考虑模型错误或数据丢失如何影响运营（Albahri等人，2024年）。从批判的角度来看，对人工智能性能和运行时间的乐观假设可能会使TEA偏向于复杂且脆弱的系统；需要进行稳健的敏感性分析并采取保守的假设，以防止对潜在经济效果的“技术乐观”过度估计。

**7.2 多标准决策分析（MCDA）在技术选择和政策设计中的应用**
在废物增值领域，很少有技术和政策决策可以仅基于一个参数做出，而是需要考虑许多相互冲突的标准——经济、环境、技术、社会和组织方面的标准（Mishra等人，2023年）。多标准决策分析（MCDA）提供了一个分析框架，通过权衡成本、温室气体排放、养分回收、技术成熟度、就业创造和当地接受度等标准来比较不同方案（Xue等人，2023年）。人工智能可以通过快速预测每个选项的关键绩效指标（KPIs）、辅助从利益相关者偏好中学习权重（例如，通过偏好学习算法）以及聚类或可视化展示大量选项集以发现模式和做出稳健选择来改进MCDA（Pitakaso等人，2025年）。对于政策制定者来说，增强人工智能的MCDA评估将有助于设计明确规定可持续性目标的激励机制、监管架构和基础设施规划。值得注意的是，MCDA绝不仅仅是一个严格定量的任务；在确定哪些偏好将纳入标准和权重时，它具有规范性。如果人工智能辅助的MCDA被引入为“客观”或中立的，那么它可能会掩盖更具争议的价值决策和权力不对称性，例如将成本和排放置于当地健康后果或程序正义之上（Ottinger，2024年）。透明的利益相关者管理、假设的沟通以及定性标准的应用对于保持智能决策支持工具的问责性和民主性至关重要。

**8. 挑战、障碍和知识缺口**
在特定的算法应用中，解释性和可解释性至关重要，以便提高对人工智能驱动的废物增值系统的实际理解（Fotovvatikhah等人，2025年）。例如，特征重要性分析可以直接衡量输入因素（如原料组成、温度和停留时间）如何影响监督学习技术（如随机森林和梯度提升机）中的模型预测，这些技术用于确定沼气产量或热化学转化中的产品分布（Mafat等人，2025年）。类似地，SHAP（Shapley Additive Explanations）原理提供了一种单一系统，可以测量每个特征对特定预测的影响，从而在复杂的非线性模型中实现局部可解释性（Ning等人，2022年）。逐层相关性传播（LRP）和显著性图可用于追踪输入参数如何通过隐藏层影响深度学习应用中的结果，例如用于优化厌氧消化技术的ANNs（Malashin等人，2024年）。强调特定输入序列时间重要性的强大机制可用于解释长短期记忆（LSTM）网络在废物生成或能源回收的时间序列预测中的应用（Malashin等人，2024年）。此外，部分依赖图（PDPs）和替代模型（如近似黑箱模型的决策树）有助于显示重要变量与预期结果之间的全局关系（Wilkinson等人，2026年）。结合这些特定于算法的可解释性工具可以提高模型透明度，并增强利益相关者对人工智能驱动的循环生物经济系统、过程优化和监管批准的信心。

**8.1 数据稀缺性、异质性和标准化问题**
利用人工智能进行废物增值在很大程度上受到可用数据的质量、数量和可比性的限制。大多数生物处理和热化学转化的实验研究要么是实验室实验，要么是小规模的试点项目，这些项目产生的数据集很小，观测数量从几十到几百个不等，且在严格控制和有限的运行条件下进行（Taylor等人，2023年）。这些数据点很少能代表全规模设施中观察到的变异性——原料组成的变化、季节性变化和意外干扰——并且通常不完整（例如，缺少预处理细节、采样频率、传感器校准）。此外，数据高度异质：化学分析、在线传感器数据、原料来源的分类描述以及定性操作笔记很少以统一的方式收集（Koteleva和Tkachev，2021年）。缺乏评估关键变量（如沼气组成、焦油量化、生物炭特性和污泥性质）的协议也降低了研究之间和不同地点之间数据集的可比性（Novotny等人，2023年）。因此，在一个数据集上训练的人工智能在部署到不同环境时会出现数据转移失败的问题。目前缺乏关于建立开放、标准化的数据基础设施（参考数据集、本体和报告指南）的先验知识，这些基础设施可以支持稳健的模型训练、基准测试和跨地点学习（Garcia Trelles等人，2024年）。在这些基础构建完成之前，该领域面临“岛屿化”的风险，这些岛屿上充斥着有限且常常存疑的人工智能模型。

**8.2 模型泛化能力、可解释性和对人工智能系统的信任**
即使有数据可用，某些人工智能模型也难以在其训练条件之外很好地泛化。在样本内指标上表现优异的模型往往在新原料、新反应器配置或异常运行条件下表现不佳（Rocha等人，2022年）。当实验数据集较小时（例如，对于深度神经网络等高容量模型），过拟合现象更为严重。大多数人工智能技术本身也是黑箱，虽然预测效果好，但很少提供关于其潜在因果关系的详细信息。这种模糊性使得解释变得困难，工程师和操作人员害怕使用人工智能建议进行决策。当模型在“幕后”失败时（即失败发生得如此无声或输出如此不可信以至于无法诊断），信任度进一步降低（Yu和Li，2022年）。可解释的人工智能（特征重要性、SHAP、反事实等）作为新方法正在发展中，但在废物增值方法中的采用仍然很少。一个重要的知识空白领域是提供结合物理知识的混合模型，这些模型能够表示非线性行为，并产生可解释的、物理上一致的输出（Kouba等人，2023年）。系统的验证协议、不确定性量化以及关于如何在设计和控制中安全使用人工智能模型的明确指南也将有助于建立信任（Seoni等人，2023年）。

**8.3 规模扩展和工业采用的障碍**
尽管我们已经看到一些有前景的人工智能应用从实验室或试点规模发展起来，但实际上只有少数能够实现大规模应用。工业环境经常带来学术研究经常忽视的挑战：传感器失效或漂移；维护间隔不规律；操作人员的经验和工作量各不相同；管理优先事项会随着市场或政策的变化而改变（Yu等人，2025年）。人工智能工具必须与传统的简单经验法则控制和保守的替代方案竞争，而这些替代方案可能远非最优。将人工智能整合到现有的SCADA/DCS系统中需要复杂的工程、网络安全措施和供应商的合作。此外，工业决策者对感知到的风险持谨慎态度：算法失败可能导致过程中断、违反法规或安全事故；供应商锁定或对外部顾问的依赖可能会增加长期成本并提高脆弱性（Mennella等人，2024年）。此外，也缺乏适当评估人工智能带来的效率、灵活性和产品质量提升的商业模式。在没有这些模型的情况下，大多数工厂会倾向于采用渐进式的解决方案，而不是激进的人工智能驱动的方案。

**8.4 网络安全、数据治理和监管障碍**
随着废物增值系统变得更加联网和数据密集型，它们也更容易受到网络风险的攻击。从联网传感器到基于云的分析再到远程控制界面，恶意实体的攻击面不断扩大（Singh等人，2024年）。如果成功，对热化学工厂或沼气设施的网络攻击不仅会造成数据盗窃，还可能导致物理威胁、环境释放或安全事故。然而，在那些关于人工智能的废物研究中，网络安全很少被考虑在内，许多试点项目采用了临时性的不安全数据管道。数据治理带来了另一种障碍：当许多参与者（公用事业公司、私人运营商、市政当局和技术提供商）联合时，数据的所有者、访问权限、数据隐私和责任问题变得更加模糊（Yigit等人，2025年）。监管机构可能不知道如何评估配备人工智能的工厂、验证数字孪生体，或者在公司至少部分自动化决策时如何追究责任（Subeesh和Chauhan，2025年）。这形成了一个先有鸡还是先有蛋的问题：如果没有明确的监管许可，工业界不愿采用人工智能，而监管机构在没有示范者和评估工具的情况下也不愿意采取行动。填补这些空白需要共同制定网络安全、数据管理以及重要环境基础设施的人工智能系统验证标准。

**9. 更进一步的视角和研究方向**
未来关于智能废物增值的研究应从孤立案例转向系统设计层面的集成、数据驱动的方法（Mennella等人，2024年）。目标包括为生物处理和热化学转化开发标准化的开放数据生态系统，使用共同的基准数据集，并采用分析方法作为最佳实践来创建稳健的人工智能模型。结合物理知识和混合人工智能架构，融入化学计量学、动力学和热力学原理对于提高泛化能力和获得监管批准至关重要（Tao等人，2025年）。为生物处理-热化学平台构建具有高保真模拟和实时数据的数字孪生体对于管理多个废物流并在工业规模上优化能源输出和排放等指标至关重要。将人工智能驱动的生命周期评估（LCA）、技术经济分析（TEA）和风险评估整合到决策过程中对于提高运营效率至关重要（Filina等人，2026年）。此外，开发能够适应实际场景并实时维持持续反馈循环的稳健模型是关键。这涉及创建人机交互的解决方案，使操作人员能够与人工智能结果互动，并识别促进企业变革和新型商业模式的社交技术因素。优先考虑网络安全和治理敏感的人工智能设计对于确保跨行业的安全数据管理以及制定环境领域的人工智能模型验证法律框架至关重要（Bibri和Huang，2025b）。将智能废物增值与更广泛的可持续性和社会正义目标相结合也很重要。这包括部署人工智能来优化废物系统、能源网络和食品系统之间的协同作用，同时确保公平的政策利益（Khan等人，2025b）。创新综合废物生物精炼技术以实现可持续的未来需要工程师、科学家和社会科学家的合作。

**10. 结论**
本概述展示了如何通过结合人工智能、生物处理和热化学转化的智能废物增值，将多样化的废物流转化为循环生物经济转型的稳定资源基础。生物过程（厌氧消化、微藻系统、生物电化学平台、发酵）和热化学途径（燃烧、热解、气化、水热技术）已经能够生产能源、生物炭和生化产品；然而，它们由于原料要求的变化、复杂的过程和碎片化的过程执行而面临限制。人工智能、机器学习和数字孪生可以帮助解决这些问题，通过改进预测、优化条件、协调混合生物精炼流程和通过在线工具支持决策。但这些好处依赖于丰富的数据集、透明且可泛化的模型、网络安全以及适当的法规，以确保其有效性和安全性。全面的评估（如LCA、TEA、风险评估和MCDA）仍然是验证实际可持续性改进和防止问题转移的必要条件。最终，增强人工智能的废物基础设施应被视为旨在同时优化环境、经济和社会性能的社会技术系统。

**作者贡献声明**
Kadry Seifedine：概念化。N. Prabhu：方法论。

**人工智能（AI）披露声明**
为了改进语言，使用了QuillBolt软件。使用该工具后，作者根据需要进行内容审核和编辑。