综述：先进人工智能技术赋能可持续生物制氢与环境管理

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）技术如何通过机器学习（ML）、神经网络等工具优化生物制氢关键参数（温度、pH、底物浓度），实现产氢效率提升20-30%、运营成本降低40%，并推动温室气体减排70%。AI驱动的预测性维护与实时优化技术（如5.2 mol H2/mol葡萄糖的产率）正重塑可持续能源与循环经济格局。

　　

生物制氢技术路径的革新
生物制氢通过暗发酵、光发酵和微生物电解等途径，将有机废弃物转化为清洁能源。暗发酵利用厌氧微生物分解有机物，理论产氢量可达12 mol H₂/mol葡萄糖，但实际效率仅2.5-3.0 mol。光发酵在理想条件下可实现5.0 mol H₂/mol底物，而微生物电解耦合可再生能源时效率高达85%。混合系统（如暗-光发酵联用）能提升30%产氢量，凸显技术协同潜力。

AI驱动的生产革命
机器学习算法通过实时优化pH、温度等参数，将预测精度提升至95%以上。例如，神经网络模型使光发酵系统产氢量达5.5 mol H₂/mol葡萄糖，较传统方法提升5倍。AI还赋能废水原料利用，氢回收率提高15%，同时降低废弃物处理成本。

量化效益与环境价值
AI技术使生物制氢系统CO₂当量排放减少70%，运营成本下降40%。特斯拉的AI能源管理系统展示了电解效率提升25%的案例，而风电领域AI运维已降低20%维护成本。

挑战与未来方向
当前瓶颈包括底物转化率低（仅2-3 mol H₂/mol葡萄糖）和规模化难题。合成生物学改造的产氢菌株（如Clostridium）可提升30%产量，而AI与物联网（IoT）融合将加速工艺标准化。

结论
AI整合使生物制氢从实验室迈向产业化，产率提升30%的同时推动碳中和社会构建。未来需突破代谢通路工程与跨学科技术集成，以实现全球10%温室气体减排的潜在贡献。