29、AI在废水管理中的应用与前景

最新推荐文章于 2025-10-27 09:47:19 发布

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分类专栏：数字农业革命：科技赋能未来文章标签： AI 废水管理重金属吸附

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AI在废水管理中的应用与前景

1. AI在重金属吸附与废水处理中的精准性

在生物炭对重金属（如Cu2+、Zn2+、Cd2+、Pb2+、As3+、Ni2+）的吸附过程中，相关模型表现出高度的精准性和可预测性（R2 = 0.973）。一般而言，从废水中去除重金属主要依赖物理和化学方法，而人工神经网络（ANN）及其组合模型在这些过程中被广泛应用，其R2值接近1。

2. AI在经济性能方面的应用

降低能耗
- Han等人提出了一种针对MOOC的改进方法，创建了自适应核函数模型，用于解释复杂的动态水质和电力消耗过程。与PI控制器技术和多目标差分进化算法相比，MOOC在晴天、雪天和暴风雨天气条件下，分别可降低1.6%、1.2%和2.2%的电力消耗。
- 为了最大化ASP，使用DM系统监测废水中的溶解氧（DO）。若优先考虑节能而非出水水质，气流可降低15%。
- 有研究实施了优化曝气过程的模型，在保持出水效率（高于标准）的同时，可减少31.4%的曝气氧气。
- 通过ANN模型，可显著降低流体流速和泵的能耗。创新的预测控制结合统计和深度强化学习（RL），相较于标准运行条件，可降低16.7%的能耗。
- 数据驱动的神经网络可提高污水泵系统的效率，预计可节省约10%的能源。
- FL控制可降低污水处理厂（WWTP）的能源消耗，曝气模糊控制在保持合理去除水平的同时，可节省超过10%的能源。
- 冲洗神经网络用于一系列计算机模型，以展示ANFIS控制器实现经济目标的性能，该模型作为强大可靠的DO控制工具，可节省近33%的运行成本。
成本控制
- 为了满足业务成本目标，考虑了废水处理效率和能源使用，创建了具有前馈（FF）和模型预测控制（MPC）的两层分级管理策略，该技术可降低0.7%的总成本和约6%的曝气能力。

技术或模型	节能或成本降低效果
MOOC	晴天、雪天和暴风雨天气分别降低1.6%、1.2%和2.2%电力消耗
DM系统（优先节能）	气流降低15%
曝气优化模型	减少31.4%曝气氧气
ANN模型结合预测控制	降低16.7%能耗
数据驱动神经网络	节省约10%能源
FL控制	节省超过10%能源
冲洗神经网络（ANFIS控制器）	节省近33%运行成本
FF和MPC分级管理策略	降低0.7%总成本，约6%曝气能力

3. AI在管理性能方面的应用

3.1 生物过程

曝气效率评估 ：对生物废水处理的好氧方法进行了ANFIS和ANN测试，结果表明ANFIS诱导的曝气效率高于ANN，ANFIS模型的R2值为0.99，ANN的R2值为0.95。
曝气性能预测 ：Sattar等人评估和预测了三种流态下阶梯式氦气曝气性能，其结果优于当前基于自适应学习网络的回归方程。
厌氧处理效率估计 ：使用NF模型估计厌氧过滤器、厌氧流化床反应器（AFBR）和厌氧反应器污泥上流对各种干扰的效率，研究显示神经模糊模拟具有良好的设备效率。
废水处理厂效率评估 ：开发了自组织功能图神经网络来评估废水处理厂的效率。
厌氧处理诊断 ：使用贝叶斯网络（BNs）诊断厌氧废水处理方案，在混合液中挥发性悬浮固体含量高达25,000 mg L−1时，甲烷产量和化学需氧量（COD）去除率分别提高到25 L d−1和98%。
故障诊断系统
- 基于Granger因果Mard - RCP开发了新的故障诊断系统，可在废水处理过程中识别初始故障诊断，能可靠检测初始传感器故障、污泥膨胀和冲击影响。
- 基于可变频率突变技术增强了PFA，为活性污泥提供了良好的估计精度和误差诊断。
- 混合ANFIS和GFO模型用于模拟短期到长期的影响流量，该混合模型比ANFIS更具可预测性和效率。

graph LR
    A[生物废水处理] --> B[曝气效率评估]
    A --> C[曝气性能预测]
    A --> D[厌氧处理效率估计]
    A --> E[废水处理厂效率评估]
    A --> F[厌氧处理诊断]
    A --> G[故障诊断系统]
    B --> B1[ANFIS]
    B --> B2[ANN]
    C --> C1[自适应学习网络]
    D --> D1[NF模型]
    E --> E1[自组织功能图神经网络]
    F --> F1[贝叶斯网络]
    G --> G1[Granger因果Mard - RCP]
    G --> G2[可变频率突变技术]
    G --> G3[混合ANFIS和GFO模型]

3.2 物理过程

减少膜污染 ：AI用于减少水和废水处理过滤过程中的膜污染。在错流微滤中，使用FFNN模型模拟通量下降，该模型可提供准确预测，R2为0.99。
阻力发展模拟 ：MLP - ANN和ANN常用于模拟废水处理微滤和膜生物反应器中总水力阻力的发展。
污染预测 ：人工神经网络用于大规模膜生物反应器的污染预测，与标准ANN模型（如RNNs、SVMs、SOMs、ENNs和WNNs）一起，具有较高的膜污染预测能力，其中WNN的预测比BPANN更准确。
流量估计 ：技术ANFIS、BP - ANN、SVM和RBF - ANN模型用于估计废水处理厂的影响流量，5年结果显示SVM和前馈BP - ANN的预测比ANFIS和RBF - ANN更精确。

4. AI在废水回用中的应用

许多研究人员关注污水处理厂的可持续水管理。AI技术可在废水处理过程中回收清洁水、电力和各种材料。废水回用可提高环境可持续性，产生经济效益，同时提高用水效率。为了估计地下水回灌产生的废水回用能力，使用了现有的神经网络模型，降水指数被视为提高废水回用成本效率的有价值参考，决策会根据大气条件而变化。废水回用主要针对农村排水、人工地下水回灌和工业用途，采用了协调、严谨的方法，通过证据基础论证过程来确定废水回用的可行性。

AI在废水管理中的应用与前景

5. AI在废水管理各方面的总结与优势

AI在废水管理的多个方面展现出显著优势，以下是对其在不同方面应用的总结：
|应用领域|具体应用|优势体现|
| ---- | ---- | ---- |
|重金属吸附|生物炭吸附重金属模型（R2 = 0.973）|高度精准和可预测|
|经济性能|MOOC、DM系统、曝气优化模型等多种技术和模型|降低能耗和成本|
|管理性能 - 生物过程|ANFIS和ANN评估曝气效率、NF模型估计厌氧处理效率等|提高处理效率和故障诊断能力|
|管理性能 - 物理过程|FFNN模拟通量下降、人工神经网络预测膜污染等|减少膜污染和提高流量预测精度|
|废水回用|现有神经网络模型估计回用能力|提高环境可持续性和经济效益|

从这些应用可以看出，AI在废水管理中能够提高处理效率、降低成本、增强故障诊断能力以及促进废水回用，为废水管理带来了多方面的改善。

6. AI在废水管理中的未来发展方向

虽然AI在废水管理中已经取得了一定的成果，但仍有进一步发展的空间，未来可从以下几个方向进行探索：
- 模型杂交 ：进一步对单一AI模型进行杂交，特别是在复杂的操作环境中。这样可以提高最佳操作能力，更有效地减少污染物，降低运营成本。例如，将不同类型的神经网络模型进行融合，发挥各自的优势。
- 增强预测能力 ：通过增加废水处理关键参数的多样性，提高AI技术的可预测性，使操作人员能够更好地应对参数冲击，保持废水排放的一致性水平。可以收集更多不同工况下的废水数据，用于模型训练。
- 增加数据来源 ：未来的实验应包含大量的现场或在线数据，使AI模型更加以用户为导向，在实际的废水管理应用中更加可靠。例如，建立实时数据监测系统，不断更新模型的训练数据。
- 开发综合模型 ：开发一个整合废水处理技术、经济、管理和回用等全面方面的模型。该模型应有助于有效处理污染物去除、成本避免、水资源保护和同时管理等问题。例如，构建一个涵盖整个废水处理生命周期的模型，综合考虑各个环节的相互影响。

graph LR
    A[未来发展方向] --> B[模型杂交]
    A --> C[增强预测能力]
    A --> D[增加数据来源]
    A --> E[开发综合模型]
    B --> B1[融合不同神经网络模型]
    C --> C1[收集更多工况数据]
    D --> D1[建立实时数据监测系统]
    E --> E1[构建全生命周期模型]