同济大学WR：厌氧氨氧化总是“说崩就崩”？机器学习找到了PN/A工艺的主控开关

厌氧氨氧化（Anammox）技术作为低碳脱氮工艺，在工程应用中面临稳定性差、难以预测等挑战。本研究基于某全规模两段式短程硝化-厌氧氨氧化（PN/A）工艺连续四年的运行数据，构建了可解释的机器学习框架。研究目的是弥合实验室研究与工业应用之间的差距，建立高精度预测模型，识别关键调控参数。结果显示：全流程监测数据对模型预测精度至关重要，整合PN与AMX两阶段参数的特征集测试集R²最高达0.944；不同出水指标需匹配不同最优模型，XGBoost、LightGBM和GB分别适用于COD、NO₃⁻-N和TIN预测；AMX阶段电导率被识别为影响总无机氮（TIN）的核心变量，其稳定阈值低于18000 μS/cm，推荐运行范围为8120–11039 μS/cm。该研究为PN/A工艺的数据驱动智能调控提供了透明、可操作的方法基础。