膜生物反应器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：工业水处理, 2022, 1-15.

DOI：10.19965/j.cnki.iwt.2021-0469

• 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

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，并对其未来的发展提出了展望。

• 单位
  浙江工业大学