清華新聞網(wǎng)2月25日電（通訊員 丁昊杰）以膜生物反應(yīng)器（MBR）為代表的膜技術(shù)，是未來(lái)城市污水資源化從而實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的關(guān)鍵一環(huán)，但膜污染會(huì)導(dǎo)致膜分離效能下降，從而制約其經(jīng)濟(jì)技術(shù)可行性。膜污染過(guò)程高度復(fù)雜，對(duì)從分子層面理解污染行為并實(shí)現(xiàn)精確預(yù)測(cè)提出了更高要求。
近日，清華大學(xué)環(huán)境學(xué)院黃霞教授團(tuán)隊(duì)聯(lián)合中國(guó)科學(xué)院大學(xué)肖康教授團(tuán)隊(duì)和中信環(huán)境技術(shù)有限公司相關(guān)研究團(tuán)隊(duì)，創(chuàng)新性地融合污染物光譜表征與數(shù)據(jù)-知識(shí)共驅(qū)動(dòng)的建模策略，從物質(zhì)行為監(jiān)測(cè)和工藝動(dòng)態(tài)解析兩個(gè)維度著手，建立了光譜指紋-污染物分子特性-污染物行為之間的響應(yīng)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了小樣本下大型實(shí)際MBR工程中膜污染趨勢(shì)的高效預(yù)測(cè)（圖1）。該研究提出的融合光譜指紋的數(shù)據(jù)-知識(shí)共驅(qū)動(dòng)建模策略，明確了光譜指紋在膜污染預(yù)測(cè)中的關(guān)鍵信息價(jià)值，降低了模型對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的依賴(lài)，有望在小樣本條件下輔助工藝運(yùn)行決策，為膜工藝的精細(xì)化運(yùn)行和可持續(xù)發(fā)展提供技術(shù)支撐。
圖1.膜污染過(guò)程及其監(jiān)測(cè)、建模與預(yù)測(cè)示意圖
該研究以中國(guó)北方某5萬(wàn)噸/日級(jí)市政污水MBR處理工程為對(duì)象，開(kāi)展了為期近一年的連續(xù)監(jiān)測(cè)，系統(tǒng)收集了包括“污染物性質(zhì)-污染潛勢(shì)-運(yùn)行工況-膜污染狀況-維護(hù)性清洗事件”在內(nèi)的多維特征數(shù)據(jù)。研究表明，該MBR工程膜污染的主導(dǎo)機(jī)制在于凝膠層污染，單一宏觀(guān)濃度指標(biāo)難以準(zhǔn)確反映溶解性有機(jī)物（DOM）的凝膠層污染行為，需重點(diǎn)關(guān)注含氧不飽和物質(zhì)對(duì)凝膠層污染的貢獻(xiàn)?；跀?shù)據(jù)-知識(shí)共驅(qū)動(dòng)的光譜特征工程表明，光譜指紋是連接污染物分子特征與污染行為的“橋梁”，部分光譜指紋指標(biāo)（如UVA254、FI-Ⅰ、peak B和peak T）可用于后續(xù)定量建模（圖2）。
圖2.紫外-可見(jiàn)（UV-vis）光譜和三維熒光（FEEM）光譜指示膜污染潛勢(shì)：（a）UV-vis光譜均值-標(biāo)準(zhǔn)差譜及吸光度與凝膠層污染潛勢(shì)（Kgel）之間的逐點(diǎn)掃描穩(wěn)健回歸R2；（b）FEEM平均強(qiáng)度譜、熒光強(qiáng)度與Kgel之間的逐點(diǎn)掃描穩(wěn)健回歸R2譜和變量重要性譜；（c）光譜指紋和污染潛勢(shì)之間的冗余分析
研究以光譜指紋表征DOM性質(zhì)，并結(jié)合膠體與顆粒特性、運(yùn)行工況、膜運(yùn)行與污染狀態(tài)及清洗事件等信息作為模型輸入，對(duì)不同時(shí)間滯后條件下的膜污染發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。研究表明，基于光譜指紋驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型在小樣本條件下實(shí)現(xiàn)了膜污染發(fā)展趨勢(shì)的高效預(yù)測(cè)，可有效預(yù)測(cè)5?7天后的膜累積阻力，并表現(xiàn)出良好的跨膜池泛化能力（圖3a）。進(jìn)一步的SHAP分析和敏感性分析表明，光譜指紋對(duì)膜污染發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)能力具有重要貢獻(xiàn)（~30%）（圖3b），可據(jù)此通過(guò)調(diào)節(jié)曝氣強(qiáng)度實(shí)現(xiàn)工藝運(yùn)行由“高污染風(fēng)險(xiǎn)-高能耗”向“低污染風(fēng)險(xiǎn)-低能耗”的優(yōu)化轉(zhuǎn)變?？傮w而言，該研究提出的基于光譜特征工程的數(shù)據(jù)-知識(shí)共驅(qū)動(dòng)建模策略，在小樣本下兼顧了預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性、模型泛化能力與可解釋性，為實(shí)際工程中的膜污染調(diào)控提供了新的思路和方法。
圖3.融合光譜指紋的可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)模型表現(xiàn)：（a）長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）模型在不同時(shí)間滯后條件下的模型表現(xiàn)（圖中所示為10次重復(fù)模擬下的平均表現(xiàn)）；（b）LSTM模型在?t= 7天時(shí)，基于SHAP分析的輸入對(duì)模型輸出的相對(duì)貢獻(xiàn)度（圖中所示為10次重復(fù)模擬下的平均相對(duì)貢獻(xiàn)度）
研究成果以“膜法污水處理中的膜污染智能監(jiān)測(cè)”（Intelligent fouling monitoring in membrane-based wastewater treatment）為題，于2月9日在線(xiàn)發(fā)表于《自然·可持續(xù)性》（Nature Sustainability）。
清華大學(xué)環(huán)境學(xué)院教授黃霞和中國(guó)科學(xué)院大學(xué)教授肖康為論文通訊作者，中國(guó)科學(xué)院大學(xué)2021級(jí)博士生來(lái)怡哲為論文第一作者。論文合作者包括清華大學(xué)環(huán)境學(xué)院丁昊杰博士，中國(guó)科學(xué)院大學(xué)2023級(jí)博士生田亦臣、研究助理邢勐、教授譚吉華，中信環(huán)境技術(shù)有限公司張勁松博士、彭贊國(guó)博士、范宇工程師、魯顯位總工程師，北京林業(yè)大學(xué)教授梁帥，泰國(guó)亞洲理工學(xué)院教授薛文超。
該研究在清華大學(xué)（環(huán)境學(xué)院）–中信環(huán)境技術(shù)有限公司先進(jìn)膜水處理及資源化技術(shù)聯(lián)合研究中心的支持下開(kāi)展，并得到國(guó)家自然科學(xué)基金委、北京市自然科學(xué)基金委和中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金的資助。
論文鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41893-026-01766-2
供稿：環(huán)境學(xué)院
編輯：李華山
審核：郭玲
