综述：膜生物反应器中的人工智能驱动创新：迈向智能、可持续和自主的废水处理

《Journal of Environmental Chemical Engineering》：AI-Driven Innovation in Membrane Bioreactors: Toward Smart, Sustainable, and Autonomous Wastewater Treatment

　　

# 人工智能在膜生物反应器中的应用综述

## 摘要

人工智能（AI）已成为提升膜生物反应器（MBRs）在废水处理系统中性能、监控与控制能力的一项极具前景的工具。近年来，机器学习（ML）技术取得了重大进展，包括人工神经网络（ANN）、随机森林（RF）和K最近邻（KNN）等方法，在预测膜污染、优化运行参数以及提高整体处理效率方面展现出强大的能力。本综述批判性地审视了AI和ML模型在MBR系统中应用的相关文献，旨在评估其有效性、识别当前研究趋势并指出现有知识空白。本综述比较了应用于MBR的主要AI/ML方法的性能表现，并讨论了它们的优势、局限性及在不同运行场景下的适用性。此外，本文分析了两个代表性案例研究，为AI驱动解决方案在MBR运行中的实际应用提供实践洞见。分析指出了限制AI在该领域广泛采用的若干关键挑战，包括数据可用性与质量、模型可解释性与可解释人工智能（XAI）、数字化废水处理基础设施相关的网络安全问题，以及AI技术在厌氧膜生物反应器（AnMBRs）和沼气生产系统中的有限应用。基于研究结论，本综述概述了关键研究机遇，并为AI技术在MBR工艺中的集成提出了未来方向。本研究旨在为研究人员和从业者提供对当前发展状况的全面理解，同时为推进AI方法在废水处理中的可靠性、透明度和工业适用性提供建议。

## 引言

气候变化[1]、慢性淡水枯竭、日益增长的水需求以及水回收和资源管理面临的挑战，使得对先进技术和工艺优化的需求在废水处理领域不断加剧[2][3]。这些全球性压力要求建立稳健、高效且智能化的处理系统，以确保可持续的水资源回用和环境 protection。

MBR因将生物降解与膜过滤相结合，已成为废水处理领域的主流选择。这种组合可在去除高浓度污染物的同时产生高质量出水[4][5]。在许多应用中，MBR系统占地面积也比传统处理工艺更小，并可通过不同的膜布置方式提供运行灵活性[6]。厌氧MBR（AnMBRs）因其能回收沼气形式的能量且污泥产量相对较低，在工业废水处理领域尤为受到关注（Wang等人，2023）。然而，膜污染仍然是制约其广泛采用的主要障碍之一。由于膜污染受众多相互作用的物理、化学和生物因素影响，其发生难以准确预测，往往导致维护需求增加和运行成本上升。

人工智能（AI）和机器学习（ML）的最新进展为提升MBR运行性能和膜污染管理开辟了新的机遇。人工神经网络（ANNs）、决策树（DTs）、随机森林（RFs）、K最近邻（KNNs）和支持向量机（SVMs）等ML方法尤其适合对影响因子、运行条件和处理性能进行非线性分析[3]。ML模型在预测膜污染和出水质量方面表现出强大能力，有助于提高MBR系统的可持续性和运行效率。将其与物联网（IoT）、智能传感技术、边缘计算和云平台集成，可进一步支持实时优化和决策。然而，许多ML方法的"黑箱"特性可能阻碍可解释性，引发对AI辅助决策在废水处理基础设施中透明度、可复现性和可信度的担忧[2]。

尽管该领域进展迅速，但仍面临若干重大挑战。首先，MBR系统中大多数ML应用基于实验室数据集，无法反映实际全规模废水处理厂（WWTPs）更为复杂的动态变化和波动[7]。其次，为确保AI在废水处理厂中透明、负责任地部署，治理框架和监管机制尚未得到广泛采用[2]。第三，AI赋能的WWTPs中的数据安全和隐私问题仍未得到充分探讨。最后，结合机理知识与ML能力（用于解释和预测数据）的混合建模方法仍处于起步阶段；这些模型可能提高系统可靠性和膜污染控制水平。

大多数现有综述关注特定机器学习模型在预测膜污染或改善MBR性能方面的应用。本综述采取了不同视角，从更广泛且更实用的角度审视AI在MBR中的应用，并强调数据驱动方法、工艺理解与实际实施之间的联系。讨论涵盖了利用AI从运行数据中更好地理解膜污染行为、使用实时监测数据预测营养物质去除和膜性能，以及支持混合机理-AI模型的开发。此外，本文还考虑了网络安全、伦理和透明度等问题，以促进AI在废水处理中的负责任使用。通过评估最新发展并结合现有局限性和未来机遇，本综述旨在为设计和部署既有效又在实际应用中可行的AI赋能MBR系统提供指导。

## 各章节要点

### 定义与核心概念（AI、ML、ANN、DT、RF、KNN及数据采集）

机器学习作为AI的核心子集，在捕捉废水工艺中数据固有的非线性、多变量关系方面尤为有效。它使得能够对进水特征、运行参数、微生物活性和出水水质指标之间的复杂相互作用进行建模。与传统的机理模型（如活性污泥模型ASM）和统计回归方法相比，ML模型提供了更高的预测精度和更强的能力。

### 数据来源与结构要求

机器学习越来越多地应用于支持MBR系统的工艺管理和运行控制。这些应用的可靠性与可用数据质量、底层数据架构以及代表性过程变量的选择密切相关。尽管在所有研究和运行环境中的采用尚不一致，但大多数现有研究都是基于历史运行数据开发的，通常被称为主要……

### 膜污染起始与跨膜压差预测

已有大量ML和AI模型被开发并应用于预测MBR中的膜污染和渗透率。其中，ANN是膜污染行为建模中应用最广泛的方案之一。ML和ANN模型在膜污染研究中的应用大致可分为两大类。第一类侧重于过滤状态预测，涉及预测与膜污染相关的关键运行参数，如通量、……

### AI驱动的控制与实时优化

物联网基础设施、智能传感与AI控制的融合正在重塑MBR系统的运行范式。集成的信息物理架构不再作为被动的监测工具，而是能够在高度动态的进水和水力条件下实现自适应、预测性和多目标工艺优化。物联网赋能的平台互联分布式传感器、边缘/云计算和监控控制系统，实现高频……

### 混合物理-AI模型的集成

AI和ML模型在废水处理过程建模和MBR膜污染预测方面表现出强大的性能。然而，大多数AI/ML方法仍然是可解释性有限的黑箱系统，这限制了机理洞察和在监管驱动的环境基础设施中的实际应用。相比之下，机理模型是基于质量平衡、反应动力学和传递现象的白色箱框架。这些模型提供了……

### 从中试实验到全规模可信度

ML和AI在MBR系统中的应用已从受控的实验室研究发展到中试和全规模应用。实验室研究在研究膜污染机理方面仍有价值，因为可以在受控条件下评估特定运行变量的影响（Drews, 2016）。然而，此类实验系统仅代表实际WWTPs的简化版本，可能无法完全捕捉复杂的流体行为……

### ML/AI在MBR系统中的应用关键差距与未来方向

本综述指出了向MBR系统实现良好设计、可扩展的ML/AI实施过程中面临的五个关键障碍。（1）数据供应不足与全规模验证不足。瓶颈的基本根源是缺乏高质量、长期的全规模数据。中试规模和短期运行时间的研究，以及向其他厂系统不可迁移的特性，使这些场景缺乏吸引力。膜生物反应器领域的其他大多数研究者缺乏纵向信息来展示年际变化或……

### 未来展望：AI与ML在膜生物反应器中的应用

AI和ML在MBR中的集成正从探索性建模转向系统性数字化转型。然而，仍存在显著的技术、数据驱动和治理差距。未来发展预计将沿以下七条相互关联的轨迹推进。（1）数字化与信息物理MBR系统。物联网智能传感器、高频数据采集和云数据基础设施的进步将使MBR能够作为信息物理系统运行。

## 结论

最近的研究表明，AI和ML正在快速集成到WWTPs中，特别是在MBR领域。ANN、DT、RF和KNN等算法在预测出水水质、污染物去除效率、膜渗透率和膜污染动力学方面展现出强大能力。通过捕捉运行变量和生物变量之间复杂的非线性相互作用，这些模型增强了过程监测和预测性控制能力。总之，智能传感、数字连接和……方面的进步……

## 未引用参考文献

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## 利益冲突声明

作者声明他们没有已知的会可能影响本文所报告工作的相互竞争的财务利益或个人关系。

## 致谢

本研究由澳大利亚悉尼科技大学（UTS, RIA NGO）资助。

Zhencheng Zhao | Wenshan Guo | Huu Hao Ngo
悉尼科技大学 土木与环境工程学院 水与废水技术中心
澳大利亚 悉尼 NSW 2007