28、人工智能在废水管理中的应用与前景

人工智能在废水管理中的应用与前景

1. 引言

人工智能已经发展出许多有效且实用的工具，用于解决现实世界不同领域中的复杂问题。由于其易用性、高运算速度和合理的精度，许多科学家在使用人工智能时无需考虑物理问题。人工智能技术在医疗疾病的预防、诊断和治疗中得到应用，在金融领域也变得越来越重要，可用于预测资金流向、供应链风险控制等。

在废水处理领域，人工智能同样展现出巨大的潜力。减少水体污染物和保障用水安全的关键步骤是废水处理，但废水的特性极为复杂，污染物数量和废水处理厂的情况差异显著。废水处理受到多种化学、物理和微生物因素的影响，存在动态处理机制，随机干扰和波动常常使操作人员难以进行有效的系统运行控制。此外，现代废水处理厂面临着更严格的排放限制以及新的节能和资源回收规则。为解决这些挑战，科学家们开始将人工智能技术应用于废水处理厂。

2. 数字技术与工业可持续性

数字系统将以前所未有的方式大幅提高非工作资源的生产率。通过基准分析，它可以提高资源利用率，利用工厂的大量数据找到“黄金时刻”，即在不同时期以近乎一半的二氧化碳排放量、能源消耗生产同一产品，或者利用相同数据在不同工厂之间进行匿名比较。

人工智能（AI）、工业物联网（IIoT）、增强现实（AR）和数据分析的实施将提高资源效率。AR 对于提高效率至关重要，因为它使工程师能够实时查看工厂中的电力、水和废物流动情况，促使他们将传统的效率提升能力提升到一个新的水平。增强现实技术最终将为工厂设计带来更好的工具。使用新兴技术的好处包括大幅降低总体生产成本、电网效益以及发展出口这些创新成果的新业务。

供应链预计将受到更广泛和严重的干扰，从地缘政治导致的原材料供应问题到洪水、干旱和电力短缺等。减少这些干扰的一种方法是推动资源效率，降低单位生产附加值所需的资源需求。许多行业使用传感器检测短期电网压力，并利用 IIoT 技术使制造机械（如加热系统或冰箱）适应短期能源消耗，这对运营过程影响甚微或没有影响，但有助于电网管理电力供需，这是向智能能源电网转型的一部分。

现代技术可持续发展的下一步是将多个工厂甚至本地工厂集群整合到电网中，提供峰值需求转移和频率响应服务，即工厂到电网（F2G），它比车辆到电网（V2G）提供更多的电力。新兴技术还可以提高材料效率，数字技术有助于预测潜在废物的可用性及其准确价值，大规模的废物交换还可以实现资源流动的映射和分析，这对政府和企业规划具有重要意义。

现代系统的总体目标是让世界能够将石油、水和材料作为原材料进行销售，这一目标受到大小生产商的日益重视。“觅食工厂”采用类似于废物交换工厂的技术，通过新系统、机器人和过程控制技术的灵活性，企业可以找出本地和近期可能可用的原材料。此外，创新商业模式和循环经济将指导全球行业如何现代化其价值交换系统，迈向循环企业。这一转变可能会减少停机时间、增加价值，同时改善空气质量和能源系统，并且相对劳动密集型的再生产过程还能直接创造就业机会。

3. 人工神经网络及其类别

在废水处理科学中，人工智能技术分为单一方法和混合方法两种类型。模拟生物神经元的人工神经网络是一种重要的人工智能方法，它可以通过提供适当的数据和训练算法解决非线性多变量问题，常用于实验设计中去除水/废水中的污染物。

人工神经网络使用极其简单的模型，由众多处理元素（人工神经元）通过可变权重的链接连接到系统的黑盒表示。每个神经元接收、处理和传输来自其他神经元的输入信号，ANN 从训练数据中获取信息，识别数据点之间的潜在联系，用于模拟、预测和优化。人工神经网络类似于人类大脑，从具有一两个单向逻辑层到具有多个方向和层的动态多输入网络不等。不同类型的 ANN，如 MLP、RBF、WNN、FNN、SOM、RNN、ENN 等，可用于构建和模拟废水处理过程。

典型的单一人工智能技术包括 ANN、模糊逻辑（FL）、遗传算法（GA）和专家系统（ES）。FL 用于建模复杂和不准确的结构，由模糊化器、差异电机、信息库和去模糊器四个部分组成，其中模糊推理系统（FIS）最常用。GA 是一种进化算法，基于达尔文原理模拟进化机制，通过选择、交叉和变异等规则获得最优目标函数。ES 可以利用特定领域多位专家的技能和知识来解决难题。

人工智能技术还包括一些非典型方法，如模型树（MT）、数据挖掘（DM）、聚类算法、支持向量机（SVM）、贝叶斯网络（BN）和粒子群优化（PSO）。MT 通过将输入划分为多个子域并应用线性多元回归解决连续分类问题。DM 通过将问题分解为多个子域并整合结果来解决问题。聚类是一种使用特定相似度度量的无监督数据分组过程。BN 是一种包含节点和链接节点边的无环模型，每个节点是一个具有条件概率分布的随机变量。PSO 是一种元启发式进化算法，通过迭代搜索最优解。SVM 是一种广泛使用的线性分类器，用于解决二元分类问题。此外，还有 ANFIS（混合神经和模糊方法）用于进一步提高 ANN 的性能，ANN - GAs 则利用 GA 迭代增强神经网络参数的问题解决能力。

以下是各种 AI 技术在废水处理中的应用表格：
| AI 技术类型 | 具体技术 |
| — | — |
| 单一方法 | 人工神经网络（ANN）、模糊逻辑（FL）、遗传算法（GA）、专家系统（ES） |
| 混合方法 | 多层感知器与粒子群优化（MLS - PSO）、多层感知器与遗传算法（MLP - GA）、径向基函数与遗传算法（RBF - GA）等 |

其关系可以用以下 mermaid 流程图表示：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A([AI 技术在废水处理中]):::startend --> B(单一方法):::process
    A --> C(混合方法):::process
    B --> D(人工神经网络 ANNs):::process
    B --> E(模糊逻辑 FL):::process
    B --> F(遗传算法 GA):::process
    B --> G(专家系统 ES):::process
    C --> H(多层感知器与粒子群优化 MLS - PSO):::process
    C --> I(多层感知器与遗传算法 MLP - GA):::process
    C --> J(径向基函数与遗传算法 RBF - GA):::process

4. AI 在技术性能方面的应用

大多数人工智能策略基于实验室结果对废水污染物去除进行模拟、预测、验证和优化。实验数据通常分为教学、验证和测试三个部分或教学和测试两个部分。训练用于使用数据集构建和完善模型，验证阶段用于验证设计的模型，测试结果通过比较实验信息和预测数据来评估模型的准确性。

4.1 化学需氧量（COD）

在污水处理厂的生化和物理化学过程中，有多种模型用于预测、模拟和最大化 COD 去除。例如，在伊斯肯德伦的一个污水处理厂使用 ANN 模型分析活性污泥工艺（ASP），COD 的决定系数（R²）为 0.632。在一个全规模造纸厂处理厂，设计了具有最低平均绝对百分比误差（MAPE）为 1%和 R²值为 0.982 的好氧或缺氧过程来预测 COD 去除。针对厌氧消化的多目标优化，提出了非支配 GA - II 和 GA - ANN 排序，GA - ANN 模型比 ANN 模型具有更低的均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和更高的相关系数。BP - ANN 在评估芬顿过程结果时表现优于响应面模型（RSM）和其他建模方法，具有强正 R²值、2% - 4%的平均误差和 1.45 - 1.86 的 RMSE。一般来说，单一 ANN 模型常用于理解生化处理，而组合建模（GA - ANN 和 ANFIS）表现更好。在预测城市污水处理厂的 COD 负荷时，使用 ARMA 和 VAR 的混合 AI 模型的预测准确性比 BPANN 和 GA - BP - ANN 高出近 99%。通过混合 GM 和 GAs 的混合模型可以正确预测商业处理厂处理后废水中的 COD 浓度，与 ANN 和蒙特卡罗分析结果相比，该模型具有良好的预测效率（R² = 0.85；RMSE = 68.9；MAPE = 20.2%）。

4.2 生化需氧量（BOD₅）

在生化废水处理过程中，NNE、ANN、FL 和 SCFL 用于模拟、预测和优化 BOD₅的去除。在曝气扩散厂，ANN 模型成功预测了 BOD₅的去除。使用传统的多元线性回归（MLR）和三种相关的非线性 AI 模型（FFNN、ANFIS 和 SVM）对 BOD₅去除方法的性能进行预测，在验证水平上，集成模型通过简单平均、加权平均集合和 NNE 分别将性能效率提高了 14%、20%和 24%。结合 ARIMA 和 ORLM 模型用于预测废水排放物，如溶解固体、COD、BOD₅和总悬浮固体。

4.3 营养物质

在物理化学和生化废水处理中，有多种模型用于模拟、预测和优化营养物质的去除。使用接触曝气技术，ANN 模型用于预测处理后出水的氮负荷，预测精度可达 90%。为了提高生物除磷效果，开发了基于代理的模型（ABM），校准后的最大乙酸吸收率比具有随机化参数的 ABM 低 38%。在增强混合目标 PSO 算法框架下，提出了增强的 MOOC 技术以实现废水处理中硝酸盐的最佳去除效果，MOOC 的均方误差为 0.0344，绝对积分误差为 0.1012。优化的 Q - 学习算法是有氧和厌氧系统中生物除磷的出色且稳定的控制策略。开发了基于传统好氧/厌氧过程的 SDAE 深度学习系统网络来预测处理生活污水的生物膜效率，HMMs 和 MNLRs 设计的混合模型对处理后废水中总无机氮的预测准确率为 84%。使用 BN 评估废水序批式反应器（SBRs）的出水效果，与监测数据相比，总磷（TPout）和总氮（TNout）的预测准确率分别为 95.2%和 93.1%。结合 ANN 和 GA，纳米复合吸附剂能够从废水中去除磷酸盐。在生化处理过程中，通常使用 GA 和 ANN 的组合模型去除营养物质，单一模型（ANNs、ABMs、BNs 和 SDAEs）的误差较高且精度较低。在部分亚硝化和厌氧氨氧化过程中，开发了两种新型前馈 BP - ANN 模型用于去除废水中的总氮（TN）和铵离子（NH₄⁺），R²值在 0.989 - 0.997 之间，一致性指数在 0.993 - 0.998 之间。

4.4 重金属

为了预测膜乳液技术中铜的去除效率，使用了 RBF - ANN，它比其他神经网络训练速度更快，预测值与实验值的 R²值为 0.997。使用 ANFIS 评估香蒲对水溶液中 Cd²⁺离子的吸附效果，表明 Cd²⁺离子吸附受 pH 值影响较大。使用 ANNs 评估 As³⁺和 As⁵⁺废水藻类修复的效果，As⁵⁺和 As³⁺的对应水平分别为 88%和 85%，实验数据和模拟数据的 R²值为 0.9998，可使用经过验证的 ANN 模型评估不同条件下 As³⁺和 As⁵⁺的去除情况。在模拟硫代氨基脲改性壳聚糖去除 Pb²⁺的效果时，MLP - ANN 的预测准确性（R² = 0.990）高于 RSM。

4.5 有机污染物

ANN 可以正确预测海水中多环芳烃的降解情况。使用 MLP - ANN 模型可以同时最大化亚甲基蓝和麦芽绿的水还原和性能，优于其他方法。使用 MLR 和 ANN - GA 模拟三酰胺在多壁和单壁碳纳米管上的吸附活性，ANN 的吸附性能比 MLR 模型更精确，ANNGA 的 R²为 0.986，MSE 为 0.0005，MLR 的 R²为 0.751，MSE 为 0.011。ANN 还可以通过壳聚糖/沸石固定柱提高水中微污染物（如双酚 A、卡马西平、酮洛芬、托纳利德）的去除效果。基于 RSM 和 ANN 研究 K₂S₂O₈和 H₂O₂对水中 2 - 硝基苯酚光降解的影响，ANN 的预测效果优于 RSM。使用卷积神经网络（CNN）结合显微镜图像识别废水中微珠的存在，对水中新兴污染物微塑料的分类准确率为 89%。

4.6 混合污染物

使用 RBF - ANN 和 MLP - ANN 模拟 SBR 模型，对 COD、总磷酸盐（TP）和铵态氮（NH₄⁺ - N）的去除效率分别为 86%、79%和 93%。MLP - ANN 和 RBF - ANN 变体的 R²值在 0.90 - 0.99 之间，RMSE 接近零，MLP - ANN 的 R²和 RMSE 值高于 RBF - ANN。SDAE 深度学习网络的预测结果与其他 5 种模型（BP - ANN、支持向量回归、深度学习设备、梯度提升决策树和堆叠自动编码器）相比表现最佳，其对 COD、TN 和 NH₄ - N 的均方根误差分别为 1.26、1.26 和 1.27。BP - ANN 模型经过训练和验证，用于估计 NH₄ - N 和 COD 去除，测试误差为 3.3%，R²值为 0.95。BRT 和 BPANN 可用于预测和模拟核桃炭对 Cd²⁺和亚甲基蓝的吸附。BP - ANNGA 和 MLP - ANN 可模拟和最大化水溶液中孔雀石绿和 Pb²⁺的去除，去除率接近 98.7%，R²值超过 0.999。随机森林也在相关模拟中发挥作用。

以下是 AI 在不同污染物去除中的应用总结表格：
| 污染物 | 处理过程 | AI 模型 |
| — | — | — |
| COD | 曝气、硝化和反硝化 | ANN |
| | 缺氧好氧生物处理 | ANFIS |
| | 厌氧消化 | ANN - GA |
| | 芬顿氧化 | MLP - ANN |
| | 曝气扩散 | ARMA - VAR、BP - ANN、GA - BP - ANN |
| BOD₅ | 生物处理 | NNE |
| | 活性污泥生物反应器 | ARIMA - ORELM |
| NH₄⁺、NO₃⁻ | 接触曝气 | BP - ANN |
| NO₃⁻ | 生化处理 | MOPSO |
| PO₄³⁻ | 好氧和厌氧 | Q - 学习 |
| NH₄⁺、TN | 厌氧氨氧化和部分亚硝化 | FFBP - ANN |
| Cd²⁺ | 吸附 | ANFS |
| Pb²⁺ | 吸附 | MLP - ANN、RSM |
| 亚甲基蓝 | 光催化 | RBF - ANN |
| 双酚 A、卡马西平、酮洛芬、托纳利德 | 吸附 | ANN、RSM |
| 硼 | 电凝聚 | ANN |

5. AI 在废水管理中的综合优势

5.1 提高处理效率

从上述各种污染物去除的案例可以看出，AI 模型能够准确预测和优化处理过程，从而提高废水处理的效率。例如，在 COD 去除方面，GA - ANN 模型比单一 ANN 模型具有更低的误差和更高的相关系数，能够更精准地实现多目标优化；在 BOD₅去除中，集成模型通过不同的组合方式提高了性能效率。

5.2 增强稳定性

废水处理过程中存在诸多不确定因素，如随机干扰和波动等。AI 技术可以通过对大量数据的学习和分析，降低这些因素对处理效果的影响，增强系统的稳定性。以营养物质去除为例，优化的 Q - 学习算法能够在有氧和厌氧系统中稳定地控制生物除磷过程。

5.3 降低成本

通过精准的模拟和预测，AI 可以帮助废水处理厂合理安排资源，减少不必要的投入，从而降低处理成本。比如，利用数字技术预测潜在废物的可用性，使工厂能够更高效地利用资源，减少原材料的浪费。

6. AI 在废水管理中的挑战与应对策略

6.1 数据质量与数量问题

AI 模型的训练和优化依赖于大量高质量的数据。然而，在实际废水处理过程中，数据可能存在缺失、错误或不完整的情况，这会影响模型的准确性和可靠性。
- 应对策略 ：建立完善的数据采集和管理系统，确保数据的准确性和完整性。同时，可以采用数据增强和预处理技术，对现有数据进行补充和修正。

6.2 模型解释性问题

许多 AI 模型，如神经网络，是黑盒模型，难以解释其决策过程和结果。这在实际应用中可能会导致用户对模型的信任度降低。
- 应对策略 ：研究和开发可解释的 AI 模型，结合领域知识对模型结果进行解释。例如，可以采用特征重要性分析等方法，解释模型中各个变量对结果的影响。

6.3 技术集成与兼容性问题

在废水处理厂中，可能已经存在多种传统的处理设备和系统，将 AI 技术与这些现有系统集成可能会面临兼容性问题。
- 应对策略 ：在实施 AI 技术之前，对现有系统进行评估和改造，确保其能够与 AI 系统兼容。同时，开发通用的接口和标准，促进不同系统之间的集成。

以下是 AI 在废水管理中面临的挑战与应对策略的总结表格：
| 挑战 | 应对策略 |
| — | — |
| 数据质量与数量问题 | 建立完善的数据采集和管理系统，采用数据增强和预处理技术 |
| 模型解释性问题 | 研究和开发可解释的 AI 模型，结合领域知识进行解释 |
| 技术集成与兼容性问题 | 对现有系统进行评估和改造，开发通用接口和标准 |

7. AI 在废水管理中的未来发展趋势

7.1 智能化与自动化

未来，AI 将与工业物联网（IIoT）、机器人技术等深度融合，实现废水处理过程的智能化和自动化。例如，通过传感器实时监测废水的各项指标，AI 系统自动调整处理参数，机器人可以完成一些复杂的操作任务。

7.2 多学科交叉融合

废水处理是一个复杂的过程，涉及化学、物理、生物等多个学科。未来，AI 将与这些学科进一步交叉融合，开发出更高效、更环保的处理技术。例如，结合生物技术和 AI 优化微生物处理过程。

7.3 大数据与云计算的应用

随着数据量的不断增加，大数据和云计算技术将在 AI 废水管理中发挥重要作用。通过云计算平台，可以实现大规模数据的存储和处理，提高 AI 模型的训练效率。

以下是 AI 在废水管理中未来发展趋势的 mermaid 流程图：

graph LR
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    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A([AI 在废水管理未来发展]):::startend --> B(智能化与自动化):::process
    A --> C(多学科交叉融合):::process
    A --> D(大数据与云计算应用):::process
    B --> E(与 IIoT 融合):::process
    B --> F(与机器人技术融合):::process
    C --> G(结合生物技术):::process
    C --> H(结合化学物理知识):::process
    D --> I(大数据存储):::process
    D --> J(云计算处理):::process

8. 结论

人工智能在废水管理中具有巨大的应用潜力和广阔的发展前景。通过各种 AI 技术，如人工神经网络、遗传算法等，能够有效提高废水处理的效率、稳定性和降低成本。然而，在实际应用中也面临着数据质量、模型解释性和技术集成等挑战。未来，随着智能化、多学科交叉融合以及大数据和云计算技术的发展，AI 将在废水管理中发挥更加重要的作用，为实现可持续的水资源管理做出贡献。我们需要不断探索和创新，克服各种挑战，推动 AI 技术在废水管理领域的广泛应用。

总之，AI 技术为废水管理带来了新的机遇和解决方案，我们应该积极拥抱这一技术变革，共同打造更加清洁、高效的废水处理环境。