【技术介绍】
针对聚焦于高盐氨氮废水处理的智能化预测，利用机器学习技术开发了 一套先进的水质预测模型，为 MBR 工艺参数优化提供科学依据。通过 分析实际 MBR 反应器的长期运行数据，研究选取了包括溶解氧（DO）、 水力停留时间（HRT）、pH 值、盐度等在内的 16 项关键参数，应用多 种机器学习算法，如随机森林、梯度提升、支持向量机等，构建了针对 出水氨氮、总氮、硝酸盐氮和化学需氧量（COD）的预测模型。研究创 新点在于采用多目标回归预测，特别是将出水氨氮同时作为特征变量和预测目标，提升了模型的预测精度。
【技术指标】
采用线性回归（LR） 、近邻模型（KNN） 、随机森林（RF） 、 梯度提升（GB） 、支持向量回归（SVR）、核岭回归（KRR）等多种 机器学习算法，通过 MSE 评价模型预测性能，验证了模型的高效性和准确性，在多种水质指标上展现了良好的拟合度和泛化能力。将先进的机器学习算法成功应用于复杂水质数据的处理，克服了传统方法对数据要求严苛、操作专业性强的局限。引入了盐度作为特征变量，填补了机器学习在含盐水质预测中的空白，且通过特征重要性分析，深入理解了水质参数间的相互作用。
【技术成熟度】
小试、中试
【应用情况】
研究BOD5 、COD 、总氮、总磷、SS 、浊度、pH 、重金属等水质指标被
用作评价传统污水处理效果好坏的依据，在水质指标检测过程中，消耗大量的人力、物力和时间。机器学习是以数据为驱动，通过分析数据内在规律建立模型，为实际生化处理后水质指标的预测提供了新的途径。
