论文标题：Machine learning for membrane bioreactor research: principles, methods, applications, and a tutorial

期刊：Frontiers of Environmental Science & Engineering

作者：Yizhe Lai, Kang Xiao, Yifan He, Xian Liu, Jihua Tan, Wenchao Xue, Aiqian Zhang, Xia Huang

发表时间：15 Mar 2025

DOI： 10.1007/s11783-025-1954-2

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近日，中国科学院大学的肖康教授等在Frontiers of Environmental Science & Engineering期刊第19卷第3期发表了题为“Machine learning for membrane bioreactor research: principles, methods, applications, and a tutorial”的综述论文。

本文系统探讨了机器学习在膜生物反应器（MBR）研究中的应用。研究指出，人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）与随机森林（RF）等机器学习模型在预测MBR膜污染与污染物去除效率方面展现出显著优势，部分模型的预测精度与泛化能力超越传统统计方法，为MBR智能控制提供了新思路。

MBR技术具有高效处理污水、占地面积小、污泥产量低等优势，是水处理领域的重要技术。然而，膜污染导致的通量下降、能耗增加与膜寿命缩短，严重制约其经济性与可持续性。传统控制策略多依赖经验或滞后性监测，难以实现精准预测。尽管统计模型（如偏最小二乘法）已用于膜污染预测，但其对复杂非线性关系的拟合能力有限，且在大数据分析中存在计算效率低、收敛速度慢等缺陷。而机器学习因其强大的数据驱动建模能力，为解决MBR复杂系统预测难题提供了新途径。

本研究系统梳理了适用于MBR研究的机器学习方法，涵盖监督学习、无监督学习与强化学习三大类。其中，人工神经网络（ANN）凭借非线性映射能力成为主流选择，多层感知机（MLP）与径向基函数神经网络（RBFNN）在预测跨膜压差（TMP）、膜通量等关键指标时表现突出。支持向量回归（SVR）在小样本场景下表现出强泛化能力，而随机森林（RF）通过集成学习能有效降低过拟合风险，优于单一决策树模型。研究进一步通过虚拟数据集验证了五种典型模型（SVM、RF、BPNN、LSTM、GA-BP）的性能。结果显示，所有模型在训练集与测试集上均保持较高一致性，其中长短期记忆网络（LSTM）因引入时序特征，在动态膜污染预测中略胜一筹。此外，研究强调了模型优化与解释的重要性：粒子群优化（PSO）与模拟退火（SA）等启发式算法可提升收敛速度；SHAP等可解释性工具则能解析输入变量对膜污染的贡献度，为工艺调控提供依据。

用于 MBR 研究的不同机器学习模型的分布：（a） 膜污染预测模型，（b） 污染物去除预测模型

尽管机器学习在MBR研究中成果显著，当前仍面临三大挑战：其一，输入特征多依赖常规水质指标，缺乏对膜材料特性、污染物分子特征等精细参数的整合；其二，模型解释性不足，黑箱特性限制了其在工程决策中的应用；其三，实时预测与反馈控制尚未实现，现有模型多用于事后分析，难以支撑前瞻性调控。针对这些问题，研究建议未来从四方面突破：开发基于光谱技术的在线监测系统以获取分子级数据；结合物理机制构建混合模型；建立开放共享的MBR运行数据库以提升模型泛化能力；探索自动化机器学习（AutoML）与可解释人工智能（XAI）的集成应用，推动模型从实验室向工程场景转化。随着深度学习、多模态大模型等前沿技术的引入，MBR智能控制系统有望在特征监测、实时预警与自适应调控等维度实现突破，助力污水处理向高效化、低碳化迈进。

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本文内容来自FESE期刊2025年第19卷第3期发表的综述文章“Machine learning for membrane bioreactor research: principles, methods, applications, and a tutorial”。通讯作者为中国科学院大学的肖康教授。

引用格式：Yizhe Lai, Kang Xiao, Yifan He, Xian Liu, Jihua Tan, Wenchao Xue, Aiqian Zhang, Xia Huang. Machine learning for membrane bioreactor research: principles, methods, applications, and a tutorial. Front. Environ. Sci. Eng., 2025, 19(3): 34

https://doi.org/10.1007/s11783-025-1954-2

期刊简介

Frontiers of Environmental Science & Engineering是由高等教育出版社、中国工程院和清华大学共同主办的环境领域综合学术期刊，聚焦环境领域前沿问题与研究成果，重点关注开创性、跨学科的研究，致力于打造具有国际影响力的高水平学术交流平台，是中国工程院院刊系列期刊、中国科技期刊卓越行动计划入选期刊。

主编：曲久辉院士，John Crittenden院士

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期刊官网2

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