摘要
摘要：利用藻-菌联合体进行生物废水处理可实现营养物吸收和资源回收，是一种从传统处理方式转变过来的新方法，旨在减轻污染并促进循环经济，然而废水处理存在滞后特征，且藻类和细菌之间的共生关系非常复杂，难以提出一种完备的数学模型快速预测废水处理结果。针对该问题，机器学习算法被证实对于预测处理过程中的不确定性非常有帮助，在实时监测、优化、不确定性预测和故障检测方面在复杂环境系统中取得了令人满意的成果。通过将这些算法与在线传感器结合使用，可以有效地预测处理过程中的瞬态操作条件，包括由于管道泄漏、生物反应器故障、有机负荷、流速和温度突发异常而导致的中断或故障。本文综述了城市生物废水中藻类生物质生产和营养物质回收相结合的生物废水处理系统中先进的机器学习方法，为进一步研究和改进生物废水处理方法提供了参考。
出版日期
2023年07月27日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
