世界经济论坛（2020年）将全球水资源危机列为本十年最严重的社会风险，强调有效的水资源管理是克服全球环境和发展挑战的基础[1]。水资源短缺是由自然变化和人为压力共同导致的，目前有超过7亿人生活在长期缺水的地区[2]。目前，大约40%的世界人口受到水资源短缺的影响，这对公共卫生和粮食安全产生了深远影响。每天约有1000名儿童因卫生条件差和水质污染而死亡，这揭示了水资源不安全与公共卫生之间的密切关系[3]。预计气候变化会通过加剧全球变暖、改变降水模式以及增加干旱事件的频率和强度来进一步恶化这些趋势[4]。这些气候变化，加上人口增长、生活水平提高、城市化和饮食模式的变化，加速了水资源的枯竭和退化。特别是农业部门仍然是主要的用水大户，占全球用水量的约70%，在某些发展中国家这一比例甚至高达95%[5]。
因此，废水处理和资源回收不仅是一种环境保护措施，还是连接水资源安全、能源生产和农业生产力的系统级杠杆。与能源不同，水没有替代品。从废水中回收水、营养物质和生物能源通过闭合资源循环来促进循环经济的发展，同时也增强了水-能源-食物相互关联中的系统韧性[6]。近年来，废水处理厂的概念发生了转变，从以处置为导向的设施转变为生物资源回收中心。除了其主要的污染控制作用外，废水处理还使得水可以在农业、工业甚至某些情况下用于水力发电[7]。它促进了有价值副产品的回收，包括厌氧消化产生的沼气、通过电水解产生的氢气以及氮和磷等必需营养物质[8]、[9]、[10]。此外，还可以通过污泥焚烧或使用热泵系统从处理后的废水中回收热能[11]。这些机会使废水处理成为水-能源相互关联中的关键参与者，并成为循环资源流动的催化剂。然而，要实现这一潜力，需要克服监测、过程控制和可扩展性方面的持续不足。
人工智能（AI）、物联网（IoT）和数字孪生技术的出现为解决这些挑战提供了变革性的机会。基于物联网的传感器网络能够连续和高分辨率地监测关键工艺参数，为动态工厂运营提供了丰富的数据基础[12]。低成本无线传感器、基于云的平台和边缘计算的进步现在允许废水处理设施在最少的人工干预下捕获和处理数据流。这些发展减少了延迟，提高了故障检测能力，并使资源有限的设施能够更可靠地运行[13]。
机器学习和AI算法通过揭示复杂处理过程中的非线性关系进一步扩展了这些能力。它们可以预测进水波动、预测污泥膨胀情况，并优化曝气和化学投加等关键操作参数。研究表明，基于机器学习的曝气控制可以在保持出水质量的同时将能耗降低多达30%[14]。深度学习架构（包括卷积神经网络和循环神经网络）越来越多地应用于异常检测、进水负荷预测和微量污染物去除[15]。强化学习虽然仍处于实验阶段，但正在测试其在序批反应器和磷去除系统中的适应性过程控制中的应用[16]。
数字孪生技术通过将实时数据流与机械模型和AI驱动的模型相结合，实现了处理设施的虚拟复制，这些虚拟副本能够根据运行条件动态演变。这样的系统提供了预测性见解，使操作人员能够在实际应用之前模拟干预措施，在变化的进水条件下优化系统性能，并增强对极端天气事件等冲击的韧性[17]。重要的是，数字孪生技术还为评估水资源再利用、能源回收和营养物回收之间的权衡提供了框架，使运营决策与循环经济和可持续性目标保持一致。
总体而言，这些工具正在重新定义废水处理作为一个智能、适应性强且资源正向的系统。AI和IoT的整合不仅提高了效率，还实现了系统的转型，使废水处理厂能够同时提供清洁水、可再生能源和农业所需的营养物质。工程与数字智能的结合代表了应对地方环境挑战和全球可持续性目标的关键前沿。
尽管关于废水处理技术的综述文献越来越多，但仍存在一些关键差距。现有的综述通常侧重于个别技术类别（如生物处理、膜过滤或高级氧化工艺），而没有系统地比较它们在集中式和分散式系统中的性能、能源需求和环境影响[18]、[19]、[20]。同样，涉及水和废水管理数字化的综述往往单独讨论AI、IoT或智能监控框架，而没有明确将其与处理效果、资源回收或循环经济目标联系起来[21]、[22]、[23]。因此，现有文献缺乏将处理技术、可持续性指标和数字工具整合在一个统一分析框架内的综合研究。
在气候变化加速、能源成本上升和监管要求日益严格的背景下，这一差距尤为突出，这些因素共同要求废水处理系统不仅要有效，还要具有韧性、能源效率和高适应性。数据驱动的优化技术和数字孪生平台的快速发展进一步强调了从系统层面重新评估废水处理的必要性，其中物理过程和数字智能需要共同设计，以支持循环和可持续的结果[24]、[25]。
因此，本综述的范围旨在解决这些未满足的需求。综述重点关注（i）适用于集中式和分散式系统的传统、先进和新兴废水处理技术；（ii）包括能源消耗、环境影响和资源回收潜力在内的可持续性绩效指标；以及（iii）数字技术（特别是基于物联网的监控、AI驱动的优化和数字孪生技术）在提高系统效率、韧性和循环性方面的作用。虽然案例来自广泛的地理区域，但特别关注在能源限制、水资源短缺以及需要灵活和分散式解决方案的系统中运行的系统。
本综述的新颖之处在于其综合和比较性的视角。首先，它通过处理性能、能源效率和循环资源回收的结合视角来综合废水处理技术，而不是独立评估这些维度。其次，它批判性地审视了数字化作为促进物理处理过程提升运营智能和可持续性结果的赋能层。第三，它使用技术成熟度（TRL）来评估处理和数字解决方案，为识别短期部署机会和长期研究方向提供了结构化框架。
为了将本文的贡献置于现有学术研究的背景下，表I提供了近期综述文章的比较概览，突出了技术重点、可持续性评估和数字整合方面的差异。这种基准测试明确指出了以往综述的局限性，并强调了需要一种综合评估方法，以连接废水处理技术、数字创新和循环经济原则。
虽然之前的综述已经讨论了个别处理技术，但很少有研究批判性地探讨了可再生能源整合如何改变系统性能、可扩展性和生命周期影响。本综述独特地综合了废水处理技术与可再生能源输入和可持续性框架（SDGs、LCA、循环经济）的交集，提出了从传统系统向自给自足系统过渡的路线图。
