面向可持续农村污水资源化的多目标优化框架：机理模型与机器学习的耦合应用

《Sustainable Horizons》：A multi-objective optimization framework for sustainable rural wastewater treatment and agricultural reuse

本刊推荐：针对农村污水季节性处理需求与资源化矛盾，研究团队创新性地将活性污泥模型(ASM2d ModTemp)与全连接神经网络(FCNN)耦合，构建了生物-生态组合工艺的多目标优化框架。该模型对CODCr、NH4+-N等指标预测R2>0.85，通过TOPSIS决策得出高标准排放(II-0-0)和农灌回用(0-0-II)两种最优工况，实现日节电1.19kWh与氨氮资源保留22.5g/d的双重效益，为农村低碳水务提供智慧化解决方案。

　　

在中国广袤的农村地区，每天产生约33.71亿吨生活污水，但处理率仅为25.5%，未经处理的污水直接排放对农村水环境构成严重威胁。更棘手的是，农村污水处理面临季节性矛盾：非灌溉期需满足严格排放标准，而灌溉期又希望保留污水中的氮磷养分用于农业生产。传统处理工艺难以兼顾这种动态需求，往往陷入"过度处理浪费资源"或"处理不足污染环境"的两难境地。

针对这一难题，中国科学院生态环境研究中心的研究团队在《Sustainable Horizons》发表研究，提出了一种融合机理模型与人工智能的多目标优化框架。该研究通过将活性污泥模型(ASM2d ModTemp)与全连接神经网络(FCNN)耦合，构建了生物-生态组合工艺的数字孪生系统，并运用TOPSIS多目标决策方法，实现了农村污水处理从"被动达标"到"主动优化"的跨越。

关键技术方法包括：1）采用多入口三级缺氧-好氧生物接触反应器(MTB)-水平潜流人工湿地(HSCW)-稳定塘(SP)组合工艺，处理规模为0.5m3/天；2）基于365天实地监测数据，建立ASM2d ModTemp机理模型模拟生物单元，FCNN模型模拟生态单元；3）运用逼近理想解排序法(TOPSIS)对27种工况进行多目标优化，综合评价出水水质、富营养化潜力、温室气体排放和能耗等指标。

研究结果验证了框架的有效性：

3.1 生物生态系统性能表现

全年监测数据显示，系统对COD_Cr、NH₄⁺-N、TN和TP的总去除率分别达到89.01%、88.58%、75.47%和52.59%。其中生态单元(HSCW和SP)对TP去除贡献显著，分别占系统总去除量的51.08%和30.29%，展现了生物-生态组合工艺在营养盐协同去除方面的优势。

3.2 系统建模精度验证

经过参数优化后的ASM2d ModTemp模型对MTB单元的模拟显示，COD_Cr、NH₄⁺-N、TN和TP的平均相对误差降至7.08%-33.45%。FCNN模型对生态单元的预测效果显著，HSCW和SP的COD_Cr预测R2分别达到0.933和0.913，表明混合建模方法能有效捕捉复杂系统的非线性特征。

3.3 多目标优化决策

通过TOPSIS分析得出两种最优工况：高标准排放场景下采用II-0-0模式（MTB高强度曝气，生态单元不曝气），可使出水氨氮降至0.52kg/d；农灌回用场景下采用0-0-II模式（仅SP单元曝气），在保证灌溉水质前提下每日可保留3.89kg氨氮资源。与传统全程曝气模式相比，优化工况可实现日节电1.19kWh，温室气体减排35.47g CO₂eq/d。

这项研究的创新之处在于将机理模型的透明性与机器学习的高效性相结合，构建了适用于农村特点的季节性调控策略。研究表明，通过智能调控曝气强度，可以在不同季节灵活切换运行模式：汛期采用高标准排放模式保障水体环境安全，旱季采用资源回收模式支持农业生产。这种"一厂两用"的智慧化运营模式，为农村地区实现联合国可持续发展目标6（清洁饮水和卫生设施）提供了技术支撑，特别是在经济欠发达、技术力量薄弱的农村地区具有重要推广价值。

研究团队也指出，未来需要在更广泛的气候区和更长的时间尺度上验证框架的适应性，同时探索与物联网传感器的实时联动，实现真正的动态优化控制。这项研究为推动农村污水处理从"成本中心"向"价值中心"转变提供了创新思路，通过科技赋能让农村水环境治理与资源循环利用实现双赢。