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随着人口增长，灰水回用对可持续发展至关重要。研究人员评估了有水葫芦且分别含、不含砾石基质的人工湿地（CWs）处理灰水的效果，并构建 ANN 模型预测 BOD 和 COD。含砾石的 CWs 去除污染物效果更好，模型有一定预测能力，为污水治理提供参考。
水，是地球上所有生命赖以生存的基础资源，约占据地球表面的 71%。然而，淡水仅占地球总水量的约 2.5%。如今，人口不断增长，许多地区面临着严峻的水资源短缺问题，其中，灰水的有效处理与回用成为缓解水资源压力的关键一环。灰水是源自浴缸、淋浴、厨房水槽和洗衣机等（不包括厕所废水）的生活污水，经处理后可用于多种非饮用用途。人工湿地（Constructed Wetlands，CWs）作为一种低成本、环保的污水处理方式，受到了广泛关注。但水葫芦在人工湿地处理灰水中的作用，以及基质对处理效率的影响尚不明确。同时，目前也缺乏专门用于预测人工湿地处理生活灰水时 BOD（生化需氧量）和 COD（化学需氧量）的人工智能与机器学习模型。在这样的背景下，为了解决这些问题，来自萨达尔瓦拉巴伊国家技术学院（Sardar Vallabhbhai National Institute of Technology）土木工程系的研究人员开展了相关研究。该研究成果发表在《Bioresource Technology Reports》上。
研究人员用到的主要关键技术方法有：搭建实验装置，设置两个种植水葫芦的人工湿地，一个有砾石基质（WM），一个无基质（WOM）；监测分析，在 90 天内对进出水的多种理化参数进行监测；模型构建，利用人工神经网络（ANN），以 pH、EC（电导率）、浊度、TS（总固体）和 TDS（溶解性总固体）等参数作为输入，构建预测 BOD 和 COD 的模型。
研究结果如下：
- 人工湿地处理效果：在为期 90 天的实验中，对比分析了进水灰水、有基质出水（WM）和无基质出水（WOM）的多种理化参数。结果显示，含砾石基质的人工湿地（CW-WM）在污染物去除方面表现出色。浊度去除率达到 91.59% ，COD 去除率为 55.74%，BOD 去除率为 79.96%，磷酸盐去除率为 75.97%，氨氮去除率为 30.67%，均高于无基质的人工湿地（CW-WOM）。这充分表明砾石基质在强化人工湿地处理灰水的效果上发挥了重要作用。
- ANN 模型预测能力：研究人员运用 ANN 构建了预测 BOD 和 COD 的模型。BOD 模型的 R 值达到 0.8635，均方误差（MSE）为 0.0182；COD 模型的 R 值为 0.9041，MSE 为 0.0058 。在对未知数据进行测试时，BOD 模型表现良好（R = 0.9244），但 COD 模型的泛化能力较低（R = 0.7149），仍有改进空间。这说明 ANN 模型在预测人工湿地处理灰水的 BOD 和 COD 方面具有一定潜力，但还需要进一步优化。
研究结论与讨论部分指出，该研究评估了两种实验室规模的人工湿地处理灰水的性能，证实了砾石基质对提高污染物去除效率的重要作用。同时，ANN 模型的构建为预测人工湿地处理灰水的 BOD 和 COD 提供了新的方法。尽管 COD 模型的泛化能力有待提升，但这一研究成果仍为农村和分散式污水处理提供了一种低成本、可持续的解决方案，有望推动人工湿地在污水处理领域的广泛应用，助力缓解水资源压力，对水资源的可持续利用具有重要意义。
