本文介绍了一项关于利用机器学习（Machine Learning, ML）预测污水处理厂（Wastewater Treatment Plants, WWTPs）出水水质的研究。该研究由Quang Viet Ly、Viet Hung Truong、Bingxuan Ji、Xuan Cuong Nguyen、Kyung Hwa Cho、Huu Hao Ngo和Zhenghua Zhang等作者共同完成，发表在2022年的《Science of the Total Environment》期刊上。研究的主要目标是探索基于大数据的机器学习在污水处理厂出水水质预测中的应用，特别是针对总磷（Total Phosphorus, TP）的预测。
随着全球人口增长、农业过度开发和工业化的加速，水污染问题日益严重，威胁着生态系统的平衡和人类社会的可持续发展。优化污水处理效率被认为是减少污染物排放的关键策略之一。然而，污水处理厂在实际运行中面临两大挑战：一是进水水质成分的显著变化，二是处理过程的复杂性。传统的模拟模型（如BSM1和BSM2）虽然能够预测污水处理厂的行为，但其依赖于大量数据和复杂的机制知识，限制了其广泛应用。近年来，机器学习作为一种数据驱动的预测工具，因其无需专家知识、假设较少且能够处理大规模数据集的优势，逐渐成为水质预测的有力工具。
研究基于三个不同规模的污水处理厂（WWTP A、B和C）的实时传感器数据，收集了365天、每小时监测的10个水质参数。研究采用了六种不同的机器学习算法，包括季节性自回归积分滑动平均模型（SARIMAX）、随机森林（Random Forest, RF）、支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、梯度提升树（Gradient Tree Boosting, GTB）、自适应神经模糊推理系统（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, ANFIS）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）。这些模型被用于预测出水中的总磷（Outlet-TP），因为磷是导致水体富营养化的关键因素。
研究的主要流程包括： 1. 数据收集与预处理：从三个污水处理厂的进水和出水口每小时采集水质数据，包括流量、泵位、化学需氧量（COD）、氨氮（NH3-N）、总氮（TN）和总磷（TP）。数据经过标准化处理，以确保不同量纲的数据能够被模型有效处理。 2. 模型训练与验证：将数据分为训练集和测试集，采用“滚动预测”方法进行模型验证。每个时间步的预测结果基于前一个时间步的观测值进行更新。 3. 模型性能评估：使用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和决定系数（R²）等指标评估模型的预测性能。
研究结果表明，SARIMAX模型在所有污水处理厂中均表现出最佳的预测性能，其MSE、MAE和MAPE值最低，R²值最高。SARIMAX模型在计算效率上也表现出色，能够在合理的时间内完成预测任务。相比之下，LSTM模型虽然在某些情况下表现良好，但其复杂的结构导致计算时间较长且对噪声敏感。其他浅层学习模型（如RF、SVM、GTB和ANFIS）在处理大规模、非线性和非平稳数据集时表现不佳。
具体来说，SARIMAX模型在WWTP A、B和C中的MSE分别为0.00034、0.00015和0.00034，而LSTM模型的MSE分别为0.00039、0.00015和0.00042。SARIMAX模型在预测出水总磷方面表现出色，尤其是在WWTP A和B中，能够准确捕捉出水总磷的波动。
该研究展示了机器学习在污水处理厂出水水质预测中的潜力，特别是SARIMAX模型在处理大规模、复杂数据集时的优越性能。研究结果为污水处理厂的管理提供了可靠的预测工具，有助于优化处理效率并减少环境污染。此外，研究还开发了一个基于Web的应用程序，方便用户使用这些机器学习算法进行水质预测。
尽管该研究取得了显著成果，但仍有一些局限性需要进一步探讨。首先，未来研究应收集更多来自不同污水处理厂的数据，以验证机器学习算法的泛化能力。其次，研究可以比较机器学习算法与传统数学模型（如BSM模型）的性能，以进一步验证其优越性。最后，如何进一步提高机器学习算法（特别是SARIMAX模型）的性能，也是未来研究的重要方向。
总之，该研究为污水处理厂的水质预测提供了新的思路和工具，具有重要的科学和应用价值。