通过使用可解释机器学习方法在高盐度废水处理中增强气预测和机械过程分析
Qing Wei1, Zuxin Xu1, Hailong Yin1
1College of Environmental Science and Engineering, Tongji University, Shanghai 200092, China; State Key Laboratory of Pollution Control and Resource Reuse, Tongji University, Shanghai 200092, China; Shanghai Institute of Pollution Control and Ecological Security, Shanghai 200092, China.
Bioresource technology
|March 13, 2025
概括
本研究提出了一个可解释的机器学习模型,用于预测膜生物反应器中的去除. 该框架准确地预测了废水中的氨和总,为高盐度废水处理的操作控制提供了洞察力.
科学领域:
- 环境工程 环境工程
- 废水处理技术 废水处理技术
- 机器学习应用 机器学习应用
背景情况:
- 高度的废水对传统的生物处理过程构成了挑战.
- 膜生物反应器 (MBR) 是有效的,但需要针对盐水条件进行优化.
- 预测建模对于理解和控制MBR中去除至关重要.
研究的目的:
- 开发一个可解释的机器学习框架,用于预测处理高盐度废水的MBR中的去除.
- 为了将预测准确性与盐水MBR系统的操作决策联系起来.
- 阐明盐度和操作参数对去除机制的影响.
主要方法:
- 整合分类提升 (CatBoost) 用于预测建模.
- 应用沙普利增量解释 (SHAP) 对于模型的可解释性.
- 分析关键参数,包括盐度,溶解氧,pH值,化学氧气需求,温度和碳与的比率.
主要成果:
- CatBoost模型实现了高精度:废水氨 (NH4+-Nout) 的R2为0.88,废水总 (TNout) 的R2为0.91.
- SHAP分析显示,盐度抑制了化酶,并破坏了碳代谢.
- 溶解氧,pH和COD去除效率被确定为关键调节因素;温度和C:N比率调节了动态.
结论:
- SHAP-CatBoost框架为高盐度MBR提供了准确的预测和可解释的见解.
- 了解盐度的影响对于优化去除过程至关重要.
- 该模型在具有挑战性的废水处理场景中促进了预测建模和机械过程控制.
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