基于张量网络的啤酒厂废弃物回收路径优化：迈向碳中和的多尺度决策框架

《Process Safety and Environmental Protection》：Tensor Network-Driven Pathway Optimization for Brewery Waste Recycling: A Multi-scale Decision Framework Towards Carbon Neutrality

本研究提出基于张量网络的废水处理优化框架，有效分解32维决策空间为六维子空间实现多尺度协同优化，工业验证显示能效提升37.8%，碳排减少80%，经济回报周期14个月，为碳中和目标下的工业废水处理提供新范式。

　　

李正博|彭定涛

贵州大学数学与统计学院，中国贵州贵阳市550025

摘要

酿造行业每年产生3860万吨固体废物，其中85%为啤酒厂残渣，这给可持续发展带来了巨大挑战。在实现碳中和的压力下，废水处理设施必须在低碳排放的情况下提高效率。传统的优化方法无法有效处理啤酒厂废水系统中涉及32个耦合变量的高维非线性问题。本研究提出了一种基于张量网络的框架，将32维决策空间分解为六个每个5-6维的因子矩阵，从而实现分子、过程和系统层面的并行计算和多尺度优化。在年处理量20万吨的啤酒厂进行的为期六个月的工业验证表明：能耗从0.90千瓦时/立方米降至0.56千瓦时/立方米（减少了37.8%），COD去除率从85.2%提高到94.6%，碳排放量从0.65千克二氧化碳当量/立方米降至0.13千克二氧化碳当量/立方米（减少了80%）。经济分析显示，该方法的回收期为14个月，五年净现值为262万美元。这种受量子启发的方法为废水处理的智能转型和碳中和过渡提供了可复制的解决方案，推动了酿造行业的循环经济发展。

引言

全球酿造行业每年产生超过3860万吨固体废物，其中啤酒厂废料（BSG）占总废物的85%，这对环境和资源管理构成了重大挑战（Zeko-Piva?等人，2022年）。随着循环经济概念的推进，利用酿造废料实现可持续工业发展已成为关键途径（Bonato、de Jesus Pacheco、ten Caten和Caro，2022年）。然而，小型啤酒厂在废物管理和生物质增值方面存在显著差距，迫切需要创新和系统的解决方案（Pasquet、Villain-Gambier和Trébouet，2024年）。啤酒厂废料富含蛋白质、纤维素和矿物质等有价值的成分。通过厌氧消化，可以同时生产生物能源和肥料，显示出巨大的资源潜力（William Gustavo Sganzerla、Buller、Mussatto和Forster-Carneiro，2021年）。

尽管酿造废料具有显著的生物技术潜力，但其处理过程面临复杂的技术挑战（Chattaraj、Mitra、Ganguly、Thatoi和Mohapatra，2024年）。文献计量分析表明，生物精炼概念为酿造行业的循环经济转型提供了重要框架，但实际应用仍受多尺度优化技术瓶颈的限制（William G Sganzerla、Ampese、Mussatto和Forster-Carneiro，2021年）。对人工智能在废水处理中应用的系统回顾发现，有显著的机会整合技术、优化经济效益并提升整个处理过程链的管理（L. Zhao等人，2020年）。最近在集成机器学习模型方面的进展表明，在预测出水质量参数的同时，能够量化预测不确定性，为数据驱动的过程控制提供了方法论基础（Sharafati、Asadollah和Hosseinzadeh，2020年）。

废水处理过程涉及多个尺度的耦合优化，包括分子层面的反应动力学、过程层面的操作参数和系统层面的资源分配，这使得传统优化方法无法有效处理这类高维非线性问题（T. Liu、Zhang、Wu、Liu和Fang，2024年）。人工智能技术的引入为废水处理优化提供了新的可能性。动态神经网络建模在实时出水质量预测方面显示出潜力，非线性自回归模型在预测COD和总氮方面实现了高精度（Yang等人，2022年）。机器学习方法也被应用于预测全规模废水处理厂的能耗模式，识别影响能源效率的关键操作因素（Bagherzadeh、Nouri、Mehrani和Thennadil，2021年）。然而，现有的机器学习方法在处理超过32个耦合变量时仍面临维度灾难和实时性能不足的问题（Nagpal、Siddique、Sharma和Sharma，2024年）。最近在多步和多任务学习方面的进展表明，可以同时预测多个与质量相关的变量；然而，计算效率仍然是实时工业应用的限制（Y. Liu、Yuan等人，2023年）。废水处理厂和污泥能量转换网络的多目标优化需要同时考虑处理效率、能耗和碳排放等相互冲突的目标，进一步增加了优化的复杂性（Caligan、Garcia、Mitra和San Juan，2022年）。最近在过程安全和环境保护方面的研究通过各种方法论创新推进了智能废水控制。混合机械学习和机器学习模型在预测温室气体排放方面显示出更高的准确性，同时减少了校准需求，相比纯机械方法（Mehrani等人，2022年）。数据驱动的故障检测框架已被开发出来，将操作数据转化为实时过程诊断的可操作知识（Y. Liu、Ramin、Flores-Alsina和Gernaey，2023年）。动态神经网络架构在不同进水条件下显示出出色的出水质量预测能力，同时保持了适合在线应用的计算效率（Yang等人，2022年）。

张量网络作为量子计算中的重要工具，为解决工业高维优化问题提供了创新方法（Ali、Delgado和de Leceta，2024年）。通过将高维张量分解为低维矩阵乘积，这种方法有效克服了传统优化算法面临的维度灾难问题，在组合优化中显示出独特优势（Hao、Huang、Jia和Peng，2022年）。最近的研究表明，受量子启发的张量网络技术在优化联邦学习系统中的成功应用证明了它们解决复杂工业挑战的潜力（Bhatia、Saggi和Kais，2025年）。混合机械学习和机器学习模型已被开发用于预测特定过程结果，如生物反应器中的氮氧化物产生，展示了将过程知识与数据驱动方法相结合的价值（Mehrani等人，2022年）。最近的研究表明，将机器学习预测模型与先进的控制策略相结合可以显著提高废水处理厂的运行效率，将运营成本降低多达18%，同时消除出水超标问题（Aparna和Swarnalatha，2024年）。然而，现有研究主要集中在理论算法开发上，实际废水处理系统的工程应用有限。特别是在构建多尺度决策框架和实施实时优化控制方面仍存在显著差距。

在碳中和的背景下，废水处理行业面临着前所未有的减排压力（Song、Zhu、Yuan、van Loosdrecht和Ren，2024年）。“双重碳”目标要求废水处理厂不仅提高处理效率，还要在其运营过程中实现低碳转型（Tao等人，2024年）。通过能源提取技术在废水领域实现净零碳排放已成为行业发展的必然趋势（Rani、Snyder、Kim、Lei和Pan，2022年）。本研究提出了一种基于张量网络的优化方法，用于回收酿造废料，建立了一个面向碳中和的多尺度决策框架。该框架创新地将张量网络技术应用于啤酒厂废物处理系统，实现了分子、过程和系统层面的协同优化。通过工业规模的案例研究验证，这项研究不仅为啤酒厂废物的资源回收提供了技术支持，还为废水处理行业的智能升级和碳中和过渡提供了可复制的解决方案。

本研究的主要贡献有三个方面。从方法论角度来看，本研究将受量子启发的张量网络分解引入废水处理优化，提供了一种数学上基于原理的方法来管理高维耦合系统，同时通过与过程特征相匹配的结构化变量分组保持了物理可解释性。从实际角度来看，在年处理量20万吨的啤酒厂进行的六个月工业验证证明了在运营废水处理设施中部署先进优化算法的可行性，并通过严格的统计分析证明了能源效率、处理性能和碳强度的改善。从可持续性的角度来看，将过程优化与生命周期环境影响和碳中和路径相结合的评估框架提供了定量证据，支持废水行业向净零排放的转型，为类似的工业应用提供了可复制的模型。

部分摘录

系统复杂性和挑战

啤酒厂废水的特点是有机负荷高（通常为3000-6000毫克/升COD），由于分批处理操作，其成分存在显著的时间变化性，以及涉及易降解糖类和难降解化合物的复杂生物降解途径，这使其不同于市政废水。处理过程通常结合厌氧消化生产沼气和好氧抛光去除营养物质，形成了相互依赖的单元操作

实验设置和基线

实验在一个年产量为20万吨的中型啤酒厂进行。该设施每天产生约1500立方米的废水，主要来源于麦芽制备、发酵、清洁和包装过程。废水具有高有机负荷（COD：3000-5000毫克/升），氮和磷含量波动显著（TN：40-80毫克/升，TP：10-25毫克/升），这些特性与喜力啤酒厂的废水相似

全面环境影响

通过生命周期评估（LCA）全面验证了张量网络优化系统的环境效益。如图7所示，该研究根据ISO 14040标准评估了10个环境影响类别，涵盖了气候变化、富营养化、酸化和水资源消耗等关键指标。环境影响雷达图（图7a）直观地展示了优化前后的显著改进

讨论

张量网络优化在酿造废水处理中的成功应用源于其独特的维度分解能力和并行计算架构。该方法将32维决策空间分解为六个5-6维的子空间，有效避免了传统优化算法面临的维度灾难问题。这种分解策略与废水处理的多尺度特性高度一致

结论

本研究成功开发并验证了一种基于张量网络的啤酒厂废水处理优化系统，在工业规模应用中实现了出色的技术、经济和环境效益。该系统将COD去除效率从基线的85.2%提高到94.6%，并将能耗从0.90千瓦时/立方米降低到0.56千瓦时/立方米，实现了37.8%的节能。碳排放强度显著降低，从0.65千克二氧化碳当量/立方米降至0.13千克二氧化碳当量/立方米

机构审查委员会声明

不适用。

知情同意声明

不适用。

利益冲突

作者声明没有利益冲突。

资助

本工作得到了中国国家自然科学基金（12261020）、贵州省科技计划（ZK[2021]009）以及关于啤酒厂废料资源利用的张量网络优化模型研究（Qiankehe基金会QN[2025]294）的支持。

CRediT作者贡献声明

彭定涛：撰写 – 审稿与编辑、验证、资源、方法论、资金获取、概念化。李正博：撰写 – 原始草稿、可视化、方法论、调查、正式分析、数据管理、概念化。

利益冲突声明

作者声明以下可能被视为潜在利益冲突的财务利益/个人关系：彭定涛报告称获得了中国国家自然科学基金的财务支持。彭定涛报告称获得了贵州省科技部的财务支持。彭定涛报告称获得了Qiankehe基金的财务支持。如果还有其他作者，他们声明没有已知的利益冲突