研究进展：清华大学，机器学习-膜污染，膜生物反应器 | Nature Sustainability

背景：膜生物反应器（MBR）技术因其高效分离、出水稳定等优势在污水处理中广泛应用，但其能耗通常高于传统活性污泥法，主要挑战在于膜污染问题。研究目的：为维持MBR运行稳定性，中国科学院大学与清华大学团队旨在开发一种基于光谱传感与机器学习的膜污染预测及早期预警策略。结论：该研究利用紫外-可见与荧光光谱指纹特征，结合数据与知识双驱动的机器学习模型，在实际工程规模MBR中验证了模型可提前5-7天精准预测膜污染趋势（R² > 0.80），预测准确率超80%，光谱指纹贡献了17%-30%的可解释性，该智能监测策略可推广至各类污水处理厂，助力构建更清洁的环境。