一种混合模型，结合了改进的神经网络和扩展的活性污泥模型3（Extended Activated Sludge Model No. 3），用于预测丝状菌膨胀现象

《Process Safety and Environmental Protection》：A Hybrid Model Integrating an Enhanced Neural Network and an Extended Activated Sludge Model No. 3 for Predicting Filamentous Bulking

本研究提出了一种结合改进BP神经网络与扩展ASM3-F模型的混合预测框架，用于准确预测活性污泥系统中的丝状污泥膨胀现象。通过遗传算法校准关键参数并利用模型预测结果增强数据质量，有效解决了传统模型难以直接预测SVI和纯数据驱动模型依赖大数据的瓶颈，将SVI预测的MAE从40.3 mL/g降至15.3 mL/g。

　　在污水处理领域，活性污泥法是一种广泛应用的生物处理技术，其核心在于通过微生物的代谢活动去除污水中的有机污染物。然而，活性污泥系统中常常会出现一种被称为丝状菌膨胀的问题，这不仅影响了污泥的沉降性能，还可能导致整个处理系统的失效。为了解决这一问题，研究人员提出了多种预测与管理策略，其中，融合机制模型与数据驱动模型的方法成为当前研究的重点。

本文提出了一种新型的混合模型，该模型结合了改进的反向传播（BP）神经网络与扩展的活性污泥模型No.3（ASM3-F）。ASM3-F模型引入了动力学选择理论和同步储存-生长机制，将异养微生物细分为絮状菌（X_FLOC）和自由丝状菌（X_FIL）。通过这种方式，模型能够更准确地模拟不同环境条件下丝状菌与絮状菌之间的竞争关系，从而为丝状菌膨胀的预测提供理论支持。为了进一步提高模型的准确性，研究团队引入了遗传算法对ASM3-F模型中的关键参数进行校准，包括K_S,FIL、K_S,FLOC、K_2,FIL、K_1,FLOC、μ_FIL和μ_FLOC。这些参数的合理校准对于模型的性能至关重要，而遗传算法作为一种启发式搜索方法，能够有效克服传统局部搜索方法在参数优化过程中容易陷入局部最优的缺陷。

在数据驱动部分，研究团队选择了BP神经网络作为预测污泥体积指数（SVI）的工具。BP神经网络因其在处理非线性输入输出关系方面的优异表现，被广泛应用于回归和预测任务。然而，BP神经网络的预测性能受到初始权重和偏置的随机性影响，容易陷入局部最优。为此，研究团队提出了一种结合正弦余弦算法（SCA）和莱维飞行（Lévy flight）的混合策略，用于优化BP神经网络的权重和阈值。该策略通过引入中心质量反向学习机制，增强了算法在早期阶段对解空间的探索能力。此外，通过在跟随者位置更新中添加权重系数，进一步提高了算法在后期阶段的搜索效率。同时，引入变异策略，使算法能够更有效地跳出局部最优，提升全局最优解的获取概率。这一优化策略显著提升了BP神经网络在预测SVI方面的准确性。

通过将ASM3-F模型的预测结果作为数据增强的来源，研究团队进一步提升了BP神经网络的预测性能。这一方法不仅解决了纯机器学习模型对大量高质量训练数据的依赖问题，还通过引入具有机制意义的变量，增强了模型的特征集。在实验中，研究团队发现，通过数据增强，模型的平均绝对误差（MAE）从40.3 mL/g显著降低至15.3 mL/g，表明该混合模型在预测SVI方面具有较高的准确性。此外，研究团队还对不同模型的预测性能进行了比较，验证了所提出的SC-ISSA-BP模型在丝状菌膨胀预测中的优越性。

研究团队指出，当前的预测方法主要分为机制驱动和数据驱动两类，但各自都存在一定的局限性。机制驱动模型，如ASM系列，虽然能够模拟水处理过程，但在直接预测关键指标如SVI方面存在不足。而数据驱动模型，如神经网络，虽然在处理非线性关系方面表现出色，但依赖于大量高质量数据，这在实际应用中可能难以满足。因此，研究团队提出了一种混合模型，以弥补这两种方法的不足。通过将机制模型的预测结果用于数据增强，该混合模型不仅减少了对大量数据的依赖，还提升了预测结果的准确性。

在模型开发过程中，研究团队首先扩展了ASM3模型，以更准确地模拟丝状菌与絮状菌之间的竞争机制。随后，通过敏感性分析，识别了模型中的关键参数，并利用遗传算法对这些参数进行了校准。遗传算法在环境系统领域已被广泛应用，其优势在于能够有效地进行全局搜索，避免陷入局部最优。此外，研究团队还探讨了数据增强的具体方法，即将ASM3-F模型的预测结果整合到原始数据集中，以提高数据质量和模型的泛化能力。

在实验结果部分，研究团队展示了ASM3-F模型参数校准的结果，并评估了其在数据增强方面的效果。结果表明，通过参数校准，模型的预测性能得到了显著提升。同时，数据增强的引入进一步增强了模型的准确性，使其能够更好地适应不同的运行条件。此外，研究团队对不同模型的预测性能进行了对比，验证了SC-ISSA-BP模型在SVI预测方面的优越性。与其他智能算法相比，该模型在预测精度和稳定性方面表现更为突出。

在实际应用中，该混合模型的预测性能得到了充分验证。通过结合机制模型和数据驱动模型的优势，该模型不仅能够准确预测SVI，还为丝状菌膨胀的管理提供了理论支持。这一研究成果对于提高污水处理厂的运行效率和稳定性具有重要意义。通过该模型，操作人员可以更早地发现潜在的丝状菌膨胀风险，并采取相应的管理措施，从而避免系统故障的发生。

综上所述，本文提出的混合模型在预测丝状菌膨胀方面表现出色，有效解决了传统机制模型难以直接预测SVI以及数据驱动模型依赖大量数据的问题。通过引入遗传算法和优化的BP神经网络，该模型在参数校准和预测精度方面均取得了显著提升。此外，数据增强策略的引入进一步增强了模型的泛化能力和适应性。这些研究成果为活性污泥系统的运行管理提供了新的思路和方法，有助于提高污水处理厂的运行效率和稳定性。未来的研究可以进一步探索该模型在不同污水处理厂中的适用性，并结合更多实际运行数据进行优化，以提升模型的预测能力和实用性。