MBR中膜污染的人工神经网络预测研究进展

• 作者: 张浩良 刘聪 洪乾坤 王侃鸣 王红宇
• 来源期刊: 工业水处理
• 关键词: 膜生物反应器 膜污染 传统数学模型 人工神经网络 机器学习
• 年，卷（期）: 2022,（7）
• 所属期刊栏目: 专论与综述
• 页码范围: 15-23
• 页数: 8页
• 分类号: X703
• 语种: 中文
• DOI: 10.19965/j.cnki.iwt.2021-0469

摘要

膜生物反应器（MBR）作为一种新型废水处理技术在污水处理方面具有广阔的应用前景。但是，膜污染是制约MBR进一步发展的瓶颈性问题。近年来，随着数学算法及计算机技术的发展，将人工神经网络（ANN）等机器学习算法应用于MBR的膜污染预测成为研究的热点。总结了膜污染的影响因素，探讨了基于经典数学模型膜污染预测的优缺点，综述了近年来国内外学者运用简单ANN、优化算法ANN和深度学习ANN对MBR膜污染预测的研究，提出优化算法ANN与深度学习ANN在面对复杂环境下更具优势。此外，还探讨了当前运用ANN机器学习算法进行膜污染预测存在的缺陷，指出ANN模型在中试和工业化规模的MBR膜污染预测中应用较少，并对其未来的发展进行了展望。