【美文赏析】同济大学Water Research：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

背景:厌氧氨氧化(Anammox)技术被认为是实现污水低碳脱氮的重要技术,但实际工程中Anammox菌生长缓慢、对运行条件敏感,系统易失稳,尤其在两段式短程硝化-厌氧氨氧化(PN/A)工艺中更难以预测和控制。研究目的:基于某全规模两段式PN/A工艺连续四年的工程运行数据,构建可解释的机器学习框架,建立针对关键出水指标(COD、硝态氮、总无机氮)的高精度预测模型,定量解析关键运行参数对出水水质的影响,识别其推荐运行范围,为工艺精准调控提供数据驱动决策支持。结论:研究表明,全流程监测数据对模型预测至关重要,整合两阶段参数的预测模型R²最高达0.944;不同出水指标的最佳模型各异,其中XGBoost适合COD、LightGBM适合硝态氮、GB适合总无机氮预测;AMX阶段电导率被识别为降低总无机氮的核心控制变量,其稳定阈值低于18000 μS/cm,推荐运行范围为8120-11039 μS/cm,该机器学习范式为复杂环境生物处理的数据驱动智能调控提供了方法基础。