机器学习在预测废水处理过程中的N2O排放中的适用性:叙述性审查
Yingke Fang1, Qi Sun2, Shusen Wang3
1School of Ecology and Environment, Zhengzhou University, Zhengzhou, 450001, China; Engineering research center for water emergency response of Henan Province, Zhengzhou, 450001, China.
Journal of environmental management
|January 11, 2026
概括
机器学习模型准确地预测了废水处理产生的氧化 (N2O) 排放. 结合机械和ML方法的混合模型在预测N2O流量和通路方面表现出卓越的性能.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 计算机科学 计算机科学
- 化学工程是化学工程的重要组成部分.
背景情况:
- 氧化 (N2O) 是废水处理过程中排放的强有力的温室气体.
- 废水处理过程是N2O排放的重要来源,有助于全球变暖.
- 数据科学的进步使得这些排放的复杂预测成为可能.
研究的目的:
- 审查废水处理中N2O的排放特征和通路.
- 总结用于N2O排放预测的机械,机器学习 (ML) 和混合模型.
- 分析模型在预测N2O流量,途径和影响因素方面的性能.
主要方法:
- 对N2O排放预测模型的现有文献进行叙述性审查.
- 机械模型,ML算法 (SVM,RF,ANN) 和混合方法的分析.
- 评估模型准确性 (R2>0.90),计算速度和可解释性.
主要成果:
- 支持矢量机,随机森林和人工神经网络模型在预测N2O排放方面表现出高准确性.
- 影响N2O排放的关键因素包括化合物,溶氧 (DO) 和C/N比率.
- 混合模型的性能优于单独的机械或机器学习模型,需要更少的数据并提供更好的解释性.
结论:
- ML和混合模型是预测废水处理中的N2O排放的强大工具.
- 数据的可用性,可解释性和可转移性仍然是ML模型应用的挑战.
- 建议对生成模型,可解释的ML和转移学习进行进一步的研究,以提高模型适用性和N2O排放控制.
