饮用水生物膜厚度的建模

《ACS ES&T Water》：Modeling of Drinking Water Biofilm Thickness

　　

饮用水分配系统（drinking water distribution systems, DWDS）中生物膜的发育影响水质、水力性能及微生物风险，但其空间分布和结构特性仍缺乏充分表征。现有评估方法依赖于微生物学或整体水指标，这些指标在系统规模上难以解释，且不能直接反映管壁上的生物量积累。本研究首次提出了一个模型，用于在受控实验室条件下，利用常规可测量的运行变量预测饮用水管道中的平均生物膜厚度。研究人员在受控管道设施中培养生物膜超过十个月，并使用水力停留时间（hydraulic residence time, HRT）方法量化厚度。一个使用七个描述水力、热力和有限化学条件的变量的随机森林（random forest, RF）模型，在未见数据上实现了高预测精度（R2 = 0.91），并识别出流量、水温和环境稳定性为主导因素。特征重要性和SHAP（SHapley Additive exPlanation）分析强调了条件剪切应力（conditioning shear stress）和恢复时间（recovery time）的影响，而荟萃分析显示运行条件如何控制稳定生物膜基底层和更易去除外层结构的形成。通过将运行条件与生物膜厚度联系起来，这项工作为评估和管理饮用水系统中生物膜积累提供了基础，有待进一步验证。

**饮用水生物膜厚度建模：研究背景、方法、结果与意义**

**研究背景与问题**

在饮用水分配系统（DWDS）中，生物膜是嵌入胞外聚合物（extracellular polymeric substances, EPS）中的复杂微生物群落，附着于管道内壁。生物膜的存在会显著影响水质、水力性能及微生物风险，例如可能容纳机会致病菌、加速消毒剂衰减、释放生物量和腐蚀产物，进而导致运营挑战、水质美学变化及潜在公共卫生风险。然而，生物膜的空间分布和厚度仍缺乏充分表征，现有评估方法多依赖微生物学指标（如ATP、细胞计数、16S rRNA谱）或整体水参数，这些方法成本高、需要专业分析，且难以在系统规模上整合，无法直接反映管壁上的生物量积累。此外，直接测量厚度在全尺寸DWDS中困难重重，主要局限于特殊实验装置，且测量值可能依赖于测量时的水力条件（体现生物膜的剪切依赖性结构）。因此，亟需开发预测模型，利用常规可获取的运行数据推断生物膜积累，从而识别易发生高生物量和高微生物风险的区域，为运营决策提供依据。

**研究内容与结论**

本研究旨在填补缺乏明确量化生物膜厚度及其对水力与温度变异性依赖关系的模型的空白。研究团队在荷兰KWR水研究所的实验室规模“Slimer”设施中，开展了一项为期11个月的受控实验，使用无消毒剂残留的自来水，在系统性变化的水力条件下进行了219次生物膜厚度测量。生物膜厚度通过水力停留时间（HRT）方法量化，该方法基于生物膜积累导致管道有效横截面积减小、从而增加水力停留时间的原理。研究人员开发了一个随机森林（RF）回归模型，以七种变量（测试流量Q_test、条件流量Q_cond、条件流量变化ΔQ_cond、进水温度T_in、电导率EC、溶解氧浓度O₂、最近一次水力或热力突变后的时间t_rest）作为输入，预测平均生物膜厚度。模型在独立测试集上表现出高精度（R2 = 0.905，归一化均方根误差RMSE = 0.133），表明该模型能有效解释生物膜厚度变异。特征重要性分析显示，测试流量（Q_test）是主导预测因子（贡献65%），其次为条件流量（Q_cond）、流量变化（ΔQ_cond）、溶解氧（O₂）和恢复时间（t_rest），而温度（T_in）和电导率（EC）贡献较小。SHAP分析进一步揭示：高测试流量和条件流量对应较薄生物膜，长恢复时间促进生物膜增厚，溶解氧浓度升高与生物膜厚度增加相关，而温度升高在寡营养条件下反而导致厚度降低。此外，研究人员引入两个结构描述符——残余厚度A_residual（代表高剪切下的抗剪切核心层厚度）和剪切响应速率k_thinning（代表厚度随剪切增加的衰减速率），通过指数衰减模型拟合预测厚度随测试流量的变化，并利用元模型（meta-model）分析环境因素对这两个参数的影响。结果显示：长期低剪切条件（低Q_cond、负ΔQ_cond）和长恢复时间（t_rest）促进更厚、更易剪切变形的生物膜（高A_residual和高k_thinning），而高溶解氧浓度与高A_residual和高k_thinning相关，高温则倾向于形成更薄、更紧凑、抗剪切的结构（低A_residual和低k_thinning）。该研究首次将运行条件与生物膜厚度及剪切依赖性结构联系起来，为系统级生物膜评估和运营管理奠定了基础。论文发表在《ACS ES&T Water》（ACS Environment Science & Technology Water）。

**主要关键技术与方法**

本研究的核心技术方法包括：① 水力停留时间（HRT）方法：通过注入低盐度NaCl脉冲，检测上下游电导率变化，利用生物膜导致横截面积减少、水力停留时间增加的原理，计算平均生物膜厚度。② 随机森林（RF）回归模型：以七种运行变量（Q_test、Q_cond、ΔQ_cond、T_in、EC、O₂、t_rest）为输入，预测生物膜厚度，并采用重复分割评估策略（100次）以避免过拟合。③ 特征重要性分析：结合基于杂质的重要性评分和SHAP（SHapley Additive exPlanation）分析，量化各输入变量的贡献及方向性。④ A_residual-k_thinning结构分析：通过指数衰减模型拟合预测厚度与测试流量的关系，提取残余厚度和剪切响应速率两个结构描述符，并利用元模型（随机森林）分析环境因素对生物膜结构的影响。样本队列来源于荷兰KWR水研究所的实验室“Slimer”设施，实验使用当地自来水公司提供的无消毒剂自来水，实验周期为2024年12月至2025年10月。

**研究结果**

**3.1 实验数据描述性分析**：生物膜厚度在10个月实验期间表现出显著的时间和水力变异性。初始成熟期（2024年12月–2025年2月）厚度稳定在50–60 μm；随后在测试流量50–400 L h^–1下，厚度范围约10–100 μm。低剪切条件（50 L h^–1）下平均厚度68.2 μm，高剪切（400 L h^–1）下平均厚度19.4 μm，厚度随测试流量增加单调递减。温度升高（13–22 °C）与稳定期内厚度增加平行，后期温度下降且溶解氧增加时，厚度下降。

**3.2 模型性能**：随机森林模型在100次评估运行中，测试集R2 = 0.905 ± 0.012，均方根误差（RMSE）为5.863 ± 0.355 μm，归一化RMSE为0.133 ± 0.008。训练集与测试集误差分布接近，表明模型无过拟合，能准确预测未见条件下的生物膜厚度。

**3.3 输入变量重要性**：测试流量（Q_test）贡献65%的杂质重要性，为最强预测因子。SHAP分析确认：高Q_test导致负SHAP值（预测厚度减小），低Q_test导致正SHAP值（厚度增大）。条件流量（Q_cond）和流量变化（ΔQ_cond）也显示方向性影响：高Q_cond对应薄生物膜，大正向ΔQ_cond（突然增加剪切）对应厚度减小，负ΔQ_cond（剪切降低）促进厚度增加。恢复时间（t_rest）呈正影响，长恢复时间对应更厚生物膜。溶解氧（O₂）呈弱正效应，温度（T_in）和电导率（EC）贡献较小，但温度高温时偶尔出现负SHAP值（可能与寡营养条件下代谢加速导致部分生物膜衰减有关）。

**3.4 模型推导的生物膜结构行为**：A_residual-k_thinning行为图显示两个不同区域：左下角（低A、低k）代表薄而紧凑、抗剪切结构；右上角（高A、高k）代表厚而柔顺、易变形结构。溶解氧（O₂）升高与A和k均增加相关，说明形成更厚且剪切响应更敏感的生物膜。温度升高与A和k降低相关，对应更薄、更紧凑结构。长恢复时间（t_rest）促进更高A和k。水力历史（Q_cond、ΔQ_cond）对A影响显著：低Q_cond和负ΔQ_cond对应高A，但对k影响不清晰，表明长期剪切主要影响核心层大小，而溶解氧和稳定性影响外层柔顺性。

**讨论与结论**

**讨论部分总结**：本研究首次利用常规运行变量在受控实验室条件下成功预测饮用水管道生物膜厚度。水力条件（特别是测试流量和长期条件流量）是主导驱动力，符合剪切应力调节脱落和限制垂直生长的理论。化学和热力影响（溶解氧、温度）被捕捉，但效应较弱。A-k结构分析进一步揭示了运行条件如何影响生物膜剪切依赖性结构：溶解氧和长恢复期与更厚、更易变形的外层相关，高温与更紧凑、抗剪切结构相关。与以往研究相比，本研究优点在于直接建模物理厚度，并整合多种因素。局限性包括：EC和O₂测量频率低、实验环境单一（单管材、小直径、无消毒剂）、模型反映准稳态而非动态过程、未考虑管网复杂性（如流向反转、间歇供水）。未来需开发动态模型、进行全尺寸验证、纳入更高分辨率水质数据，并探索混合框架。

**研究结论**：本文提出了一种预测饮用水管道生物膜厚度的新模型。该模型利用随机森林和实验数据，将生物膜厚度表示为可测量运行变量（水力、热力、化学条件）的函数。通过长期实验测量，该随机森林模型实现了高预测精度（测试集R2 = 0.905），并识别出水力强迫（尤其是瞬时剪切，以及较小程度的长期条件）为生物膜厚度的主要决定因素，温度和氧气可用性为次要影响因素。为超越单一的“厚度”概念，引入了两个结构描述符——残余厚度A_residual和剪切响应速率k_thinning，以表征生物膜的剪切依赖性力学行为。这些描述符揭示了环境条件与生物膜结构之间的联系，区分了紧凑、抗剪切生物膜与更厚、更易变形层。尽管该模型在受控实验室设置、有限化学变异性和单一管径及材料下仍存在局限，且反映准稳态响应而非动态生长，但该框架为运营性生物膜厚度评估提供了基础。通过持续改进和全尺寸验证，此类模型可支持热点识别、基于情景的风险分析和管网清洗策略优化，从而有助于改善饮用水分配系统中的生物膜管理。