基于机器学习的污泥膨胀预警系统在A2O工艺中的开发与应用

孙娜

doi:10.16009/j.issn.1009-5624.2026.13.054

信息记录材料 ›› 2026, Vol. 27 ›› Issue (13) : 168 -170+173. DOI: 10.16009/j.issn.1009-5624.2026.13.054

基于机器学习的污泥膨胀预警系统在A2O工艺中的开发与应用

孙娜

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摘要

在城市污水厂“厌氧-缺氧-好氧(A2O)”工艺处理过程中，污泥膨胀具有非线性强、检测滞后、难以控制等特点，现有的机理模型很难对其进行精确的实时预测。针对这一问题，本项目建立了一种基于长短期记忆(LSTM)网络的智能预警体系，通过对A2O过程历史数据的清理与规范化处理，采用皮尔逊相关性分析方法，提取了出水负荷、溶解氧等7个主要特征参数，并构建基于LSTM的深度学习模型，利用Adam算法对其进行自适应优化。实验证明：本项目提出的基于污泥体积指数(SVI)的污泥膨胀预测模型，综合预警准确率为94.5%,能够提前24 h发现问题，解决了常规SVI方法存在的滞后问题，为污水处理厂过程控制与平稳运行提供了科学、可靠的决策支撑。