上海純水設(shè)備解讀：ANN模型在中試和工業(yè)化規(guī)模的MBR膜污染預(yù)測(cè)中應(yīng)用展望
【上海水處理設(shè)備網(wǎng)www.www.gu-qin.com】膜生物反應(yīng)器（MBR作為一種新型廢水處置技術(shù)在污水處置方面具有廣闊的應(yīng)用前景。但是膜污染是制約MBR進(jìn)一步發(fā)展的瓶頸性問(wèn)題。近年來(lái)，隨著數(shù)學(xué)算法及計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN等機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于MBR膜污染預(yù)測(cè)成為研究的熱點(diǎn)。總結(jié)了膜污染的影響因素，探討了基于經(jīng)典數(shù)學(xué)模型膜污染預(yù)測(cè)的優(yōu)缺點(diǎn)，綜述了近年來(lái)國(guó)內(nèi)外學(xué)者運(yùn)用簡(jiǎn)單ANN優(yōu)化算法ANN和深度學(xué)習(xí)ANN對(duì)MBR膜污染預(yù)測(cè)的研究，提出優(yōu)化算法ANN與深度學(xué)習(xí)ANN面對(duì)復(fù)雜環(huán)境下更具優(yōu)勢(shì)。此外，還探討了當(dāng)前運(yùn)用ANN機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行膜污染預(yù)測(cè)存在缺陷，指出ANN模型在中試和工業(yè)化規(guī)模的MBR膜污染預(yù)測(cè)中應(yīng)用較少，并對(duì)其未來(lái)的發(fā)展進(jìn)行了展望。
膜生物反應(yīng)器（MembranbioreactorMBR一種將活性污泥法與膜分離技術(shù)相結(jié)合的廢水處置技術(shù)，具有出水水質(zhì)好、負(fù)荷高和占地面積小等優(yōu)點(diǎn)〔1-2〕。目前，大型（10000m3/d和超大型（100000m3/dMBR污水處置廠在包括中國(guó)、美國(guó)和歐洲等世界各地相繼建成并投入使用。據(jù)預(yù)測(cè)，中國(guó)的大型MBR污水處置廠將超過(guò)300座，總污水處置規(guī)�？蛇_(dá)1500萬(wàn)t/d〔2〕。但是膜污染會(huì)導(dǎo)致跨膜壓差（TransmembranpressurTMP上升和膜通量的下降，增加MBR運(yùn)行本錢，成為限制MBR廣泛應(yīng)用的瓶頸性問(wèn)題〔3〕。
機(jī)器學(xué)習(xí)（MachinlearnML一種基于以往經(jīng)驗(yàn)或數(shù)據(jù)進(jìn)行分類與回歸的技術(shù)，不只被運(yùn)用于農(nóng)業(yè)、氣候、平安、教育、醫(yī)學(xué)等行業(yè)〔4〕，也被廣泛運(yùn)用于污水處置領(lǐng)域。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificineuralnetworkANN作為一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，不只具有參數(shù)少、預(yù)測(cè)性能好、泛化能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)〔5〕，而且具有極強(qiáng)的非線性映射能力、學(xué)習(xí)能力和黑箱建模能力。因此，應(yīng)用ANN模型進(jìn)行膜污染預(yù)測(cè)無(wú)需考慮復(fù)雜的膜污染中間過(guò)程，只需考慮與膜污染相關(guān)的指標(biāo)即可。石寶強(qiáng)等〔6〕早在2006年就綜述了ANNMBR膜污染預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究，但是隨著對(duì)MBR膜污染機(jī)理的深入研究和ANN模型理論與技術(shù)的發(fā)展，亟需新的綜述對(duì)近年來(lái)的研究進(jìn)行總結(jié)。而F.SCHMITT等〔7-8〕雖然綜述了人工智能用于預(yù)測(cè)膜污染的研究，但是欠缺對(duì)激進(jìn)數(shù)學(xué)模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型差別的深入分析�；诖�，筆者簡(jiǎn)述了影響膜污染的因素，對(duì)比了激進(jìn)數(shù)學(xué)模型與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的差異與優(yōu)劣，總結(jié)了近年來(lái)ANN模型在膜污染預(yù)測(cè)中的應(yīng)用及優(yōu)缺點(diǎn)，并對(duì)其未來(lái)的發(fā)展進(jìn)行了展望。
1膜污染的影響因素
膜材料、反應(yīng)器操作條件和污泥混合液特性是與膜污染密切相關(guān)的主要因素〔9〕，其涉及到具體參數(shù)見(jiàn)圖1
由圖1可知，膜污染的影響因素眾多且相互影響，因此很難厘清各自的具體作用。例如，進(jìn)水水質(zhì)、污泥停留時(shí)間（SludgretenttimeSRT和水力停留時(shí)間（HydraulretenttimeHRT等操作條件的改變不只會(huì)直接影響膜污染，而且會(huì)導(dǎo)致污泥混合液特性發(fā)生變化，進(jìn)而改變膜污染速率〔10〕。上海GMP純化水設(shè)備
早期研究人員建立了關(guān)于操作條件、膜通量、過(guò)濾濾阻等參數(shù)的數(shù)學(xué)模型〔11-15〕。爾后，有研究建立了表達(dá)污泥混合液特性〔例如混合液懸浮固體濃度（MixliquidsuspendsolidMLSS顆粒粒徑（ParticlsizedistributPSD溶解性微生物產(chǎn)物（SolublmicrobiproductSMP等〕與膜污染關(guān)系的數(shù)學(xué)模型〔16-18〕。但是這些保守的數(shù)學(xué)模型一般為指數(shù)式經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ�，往往需要通過(guò)諸多假設(shè)來(lái)簡(jiǎn)化計(jì)算，且各參數(shù)物理意義不明確，存在預(yù)測(cè)精度低和通用性差等問(wèn)題〔6-7〕。因此，開(kāi)發(fā)能夠更加精準(zhǔn)預(yù)測(cè)膜污染的模型對(duì)膜污染控制及其機(jī)理研究有重要意義。
膜污染模型的構(gòu)建需要選擇合適的影響因子作為輸入變量，并尋找變量與膜污染之間的關(guān)系。因此，厘清各膜污染因素之間的相互作用及其對(duì)膜污染的影響是構(gòu)建膜污染預(yù)測(cè)模型的前提條件。
1.1膜材料性質(zhì)
膜材料的性質(zhì)包括膜的材質(zhì)、親疏水性和粗糙水平等〔19〕，這些性質(zhì)均會(huì)對(duì)污染物在膜表面的遷移轉(zhuǎn)化發(fā)生顯著影響，進(jìn)而影響膜污染。例如，Y.JEONG等〔20〕比較了Al2O3陶瓷膜與聚偏氟乙烯（PolyvinylidenfluoridPVDF膜污染狀況，結(jié)果發(fā)現(xiàn)陶瓷膜具有更低的膜污染速率。膜的親疏水性也與膜污染密切相關(guān)，大量研究通過(guò)外表改性和共混改性法提高了膜表面的親水性能，從而減緩了膜污染〔21〕。此外，膜外表粗糙水平也與膜污染有關(guān)，例如有學(xué)者發(fā)現(xiàn)粗糙的膜外表有利于膠體顆粒在膜上的積聚，引發(fā)膜孔堵塞，從而導(dǎo)致嚴(yán)重的膜污染〔19〕。
1.2操作參數(shù)
不同的MBR系統(tǒng)操作條件也會(huì)影響膜污染，主要包括進(jìn)水水質(zhì)、運(yùn)行溫度、SRTHRT錯(cuò)流流速和曝氣強(qiáng)度等。SRT與HRT影響MBR處置效能、污泥混合液特性和膜污染的重要因素。一般認(rèn)為SRT增加會(huì)降低污泥活性和絮體大小，此外較長(zhǎng)的SRT促進(jìn)了內(nèi)源性衰變和細(xì)胞裂解，導(dǎo)致SMP增加〔22〕。例如，厭氧MBR研究中，ZhiHUA NG等〔23〕比較了不同SRT30d60d∞）對(duì)膜污染的影響，結(jié)果標(biāo)明在較長(zhǎng)的SRT下厭氧MBR中會(huì)積累較多的蛋白質(zhì)與多糖，MLSS增加，從而增加了膜污染速率。對(duì)于HRT而言，較短的HRT會(huì)導(dǎo)致有機(jī)負(fù)荷的增加，從而導(dǎo)致微生物分泌更多的胞外聚合物（ExtracellularpolymersubstancEPS和SMP從而提升膜污染速率。例如，N.FA LLA H等〔24〕比較了不同HRT對(duì)膜污染的影響，結(jié)果標(biāo)明隨著HRT降低，EPS和SMP顯著增加，污泥混合液的黏度也顯著增加，導(dǎo)致了較高的膜污染速率。此外，通過(guò)在膜外表增加錯(cuò)流流速和曝氣強(qiáng)度等物理剪切方式，減少顆粒物在膜表面的堆積也是減緩膜污染的罕見(jiàn)方法。YingyuAN等 〔25〕在厭氧MBR中發(fā)現(xiàn)，一定范圍內(nèi)增加含甲烷生物氣曝氣強(qiáng)度能夠減緩膜污染，但是過(guò)高的曝氣強(qiáng)度會(huì)破壞污泥絮體，導(dǎo)致污泥顆粒平均粒徑降低，從而更易形成致密的膜污染層，同時(shí)膜污染速率也會(huì)提高。
1.3污泥混合液特性
對(duì)膜污染存在影響的污泥混合液特性主要包括MLSSEPS和SMP等。盡管MLSS并不是影響膜污染的主要因素，但是過(guò)高的MLSS>15g/L會(huì)增加混合液的黏度，導(dǎo)致膜污染速率的提高，過(guò)低的MLSS<6g/L則會(huì)降低SRT并增加食物微生物比率，同樣導(dǎo)致較高的膜污染速率〔26〕。EPS和SMP主要是由微生物生長(zhǎng)代謝和衰敗過(guò)程中所釋放的蛋白質(zhì)、多糖、核酸、脂類物質(zhì)以及腐殖酸等有機(jī)物組成，其也被證明與膜污染密切相關(guān)，有研究表明EPS中多糖和蛋白質(zhì)的含量與膜污染速率呈正相關(guān)關(guān)系〔27〕。此外，SMP不只可以吸附在膜表面，而且可以堵塞膜孔，從而降低膜面積并提高膜污染速率。
2膜污染預(yù)測(cè)模型的相關(guān)研究
2.1經(jīng)典數(shù)學(xué)模型
過(guò)去幾十年里，研究人員相繼構(gòu)建了表達(dá)污泥混合液特性和運(yùn)行條件等與膜污染關(guān)系的經(jīng)驗(yàn)公式，并建立了經(jīng)典數(shù)學(xué)模型，其局部代表性效果見(jiàn)表1
經(jīng)典串聯(lián)阻力模型是一種使用達(dá)西定律來(lái)描述不同膜污染層的過(guò)濾濾阻模型，數(shù)十年來(lái)被廣泛用于膜通量的預(yù)測(cè)〔11〕�；谠撃Ｐ�，B.TA NSEL等〔12〕構(gòu)建了通量模型，死端過(guò)濾與錯(cuò)流過(guò)濾初期勝利地預(yù)測(cè)了通量下降到60%所需的時(shí)間。S.CHA NG等〔13〕結(jié)合達(dá)西定律與Hagen-Poisenil公式〔14〕構(gòu)建了膜纖維半徑與膜通量關(guān)系的模型，描述了中空纖維膜中的膜污染情況。J.HERMIA 等〔15〕基于膜通量下降的孔隙阻塞機(jī)制，根據(jù)膜孔堵塞情況選取不同n值（n=011.52建立了通量預(yù)測(cè)模型以解釋膜通量與膜污染間的關(guān)系。
研究人員還構(gòu)建了污泥混合液特性與膜污染間的數(shù)學(xué)模型。例如M.F.R.ZUTHI等〔16〕以濾餅層模型與阻塞模型為基礎(chǔ)，構(gòu)建了SMP與膜污染間的半經(jīng)驗(yàn)數(shù)學(xué)模型，對(duì)TMP變化進(jìn)行了精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)。T.SA TO等〔17〕建立了MLSSCOD與過(guò)濾濾阻之間的關(guān)系公式，其預(yù)測(cè)誤差為±24%此外，FangangMENG等〔18〕基于MLSSPSD和EPS構(gòu)建了膜污染預(yù)測(cè)模型，用以說(shuō)明污泥混合液特性與膜污染的關(guān)系。
盡管經(jīng)典數(shù)學(xué)模型在膜污染預(yù)測(cè)方面取得了一定的效果，但是膜污染是一個(gè)受進(jìn)水特性、微生物活動(dòng)、過(guò)濾模式等多因素影響的復(fù)雜動(dòng)態(tài)過(guò)程，這些經(jīng)典數(shù)學(xué)模型往往為了簡(jiǎn)化僅考慮局部影響因素或在建立模型過(guò)程中設(shè)置諸多假設(shè)，例如，基于串聯(lián)阻力定律的預(yù)測(cè)模型雖然有廣泛的應(yīng)用，但并沒(méi)有考慮生物膜的生長(zhǎng)和不可逆污染物的形成等作用對(duì)膜污染的影響〔28〕，因而在實(shí)際應(yīng)用中不可防止會(huì)存在一定的誤差。上海GMP純化水設(shè)備
2.2機(jī)器學(xué)習(xí)罕見(jiàn)算法
機(jī)器學(xué)習(xí)能從大量歷史數(shù)據(jù)中挖掘其隱藏的規(guī)律，并做出分類或回歸預(yù)測(cè)。機(jī)器學(xué)習(xí)罕見(jiàn)算法及優(yōu)缺點(diǎn)見(jiàn)表2〔29-33〕。
由表2可知，機(jī)器學(xué)習(xí)能夠彌補(bǔ)保守的數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)精度低、實(shí)際應(yīng)用效果差等缺點(diǎn)〔29-33〕。目前機(jī)器學(xué)習(xí)已被運(yùn)用到MBR膜污染的研究中，不少學(xué)者使用隨機(jī)森林、SVM和多元回歸等來(lái)建立與膜污染相關(guān)的預(yù)測(cè)模型。隨機(jī)森林是一種以決策樹(shù)為基學(xué)習(xí)器的集成算法，李威威等〔31〕采用隨機(jī)森林算法預(yù)測(cè)膜通量，通過(guò)模型計(jì)算得到預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的平均誤差僅3.98%SVM具有的核函數(shù)可以解決非線性問(wèn)題，梁楷〔32〕基于SVM建立的膜污染預(yù)測(cè)模型有效地預(yù)測(cè)了膜通量，平均誤差僅為2.63%多元回歸能選取自變量的最優(yōu)組合共同預(yù)測(cè)因變量，ZhanWA NG等〔33〕通過(guò)多元回歸建立了化學(xué)清洗模型，通過(guò)模型預(yù)測(cè)通量恢復(fù)率，對(duì)減緩膜污染起到指導(dǎo)性作用。盡管以上機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠在膜污染預(yù)測(cè)方面獲得較高的預(yù)測(cè)精度，但是仍然存在一定的局限性，例如，雖然隨機(jī)森林對(duì)數(shù)據(jù)集的適應(yīng)能力很強(qiáng)并具有較快的運(yùn)算速度，但其往往忽略數(shù)據(jù)集之間的相關(guān)性，導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度下降。上海純水設(shè)備
鑒于膜污染過(guò)程的復(fù)雜性和非線性，簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)只能粗略表示變量之間的關(guān)系，無(wú)法取得較高的預(yù)測(cè)精度。近年來(lái)，由于ANN能夠通過(guò)學(xué)習(xí)非線性的復(fù)雜關(guān)系來(lái)構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，并且具有較強(qiáng)的泛化能力，對(duì)未知數(shù)據(jù)具有較好的預(yù)測(cè)效果，因此，局部學(xué)者逐漸將其應(yīng)用于膜污染的預(yù)測(cè)。對(duì)WebofScienc上2006年至2020年運(yùn)用ANN算法研究膜污染的文獻(xiàn)數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果見(jiàn)圖2
由圖2可知，從2016年開(kāi)始，關(guān)于ANN膜污染方面研究的文獻(xiàn)數(shù)量迅速增加，可見(jiàn)ANN已經(jīng)成為研究膜污染預(yù)測(cè)及控制的重要工具。
2.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
A NN一種模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征進(jìn)行分布式并行信息處置的算法。其簡(jiǎn)單拓?fù)鋱D見(jiàn)圖3
如圖3所示，ANN信息處置功能的實(shí)現(xiàn)主要依靠神經(jīng)節(jié)點(diǎn)的輸入輸出、神經(jīng)元的閾值及連接權(quán)值大小的調(diào)整。ANN預(yù)測(cè)性能可以通過(guò)均方根誤差（RootmeansquarerrorRMSE決定系數(shù)R2相對(duì)誤差Error等參數(shù)來(lái)評(píng)估，其計(jì)算分別見(jiàn)公式（1~3
公式（1~3中，ytiyiytiyi分別表示第i個(gè)預(yù)測(cè)和輸出值，y?y?表示所有n個(gè)數(shù)據(jù)所預(yù)測(cè)的平均值。RMSE被用來(lái)衡量模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的偏離水平，其值越接近于0則表示預(yù)測(cè)值越接近真實(shí)值，決定系數(shù)R2越接近于1則表示模型的擬合效果越好。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在MBR應(yīng)用中具有諸多功能，其中一種功能是對(duì)MBR中水質(zhì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。例如，YuhangCA I等〔34〕運(yùn)用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（WaveletneuralnetworkWNN對(duì)船舶廢水COD與氨氮去除率進(jìn)行模擬，其R2分別為0.999與0.997可為反應(yīng)器的運(yùn)行與調(diào)控提供良好的參考。此外，A.R.PENDA SHTEH等〔35〕成功構(gòu)建了一種處置含油高鹽廢水的水質(zhì)預(yù)測(cè)模型，采用該模型對(duì)水質(zhì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果標(biāo)明，廢水中COD總有機(jī)碳（TotalorgancarbonTOC和油脂的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值較為接近，R2達(dá)到0.982
A NN預(yù)測(cè)模型的另一個(gè)功能是預(yù)測(cè)膜污染并運(yùn)用敏感性分析來(lái)識(shí)別影響膜污染的關(guān)鍵因素。例如A.R.ALKMIM等〔36〕運(yùn)用多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MutilayperceptneuralnetworkMLPNN對(duì)膜透水率進(jìn)行預(yù)測(cè)，R2可以達(dá)到0.964且計(jì)算得出混合液揮發(fā)性懸浮固體濃度（MixliquidvolatilsuspendsolidMLVSS對(duì)膜透水率的變化貢獻(xiàn)最大。H.HA ZRA TI等〔37〕利用反向傳達(dá)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BackpropagneuralnetworkBPNN模型對(duì)TMP進(jìn)行預(yù)測(cè)，其R2=0.999且發(fā)現(xiàn)MLSSHRT和運(yùn)行時(shí)間3個(gè)變量均對(duì)TMP具有較大的影響。
2.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的分類及在膜污染中的應(yīng)用
對(duì)圖2所統(tǒng)計(jì)的運(yùn)用ANN算法研究膜污染的文獻(xiàn)進(jìn)行分類并統(tǒng)計(jì)，結(jié)果見(jiàn)圖4
圖4a根據(jù)不同用法將ANN算法劃分為簡(jiǎn)單人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、結(jié)合優(yōu)化算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DeeplearnneuralnetworkDLNN3類。圖4b展示了不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)占比。由圖4b可知，統(tǒng)計(jì)的82篇文獻(xiàn)中，82.93%研究采用簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建輸入變量與目標(biāo)參數(shù)的模型，另有13.41%研究采用了結(jié)合優(yōu)化算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究所占比例較小，不到5% 上海GMP純化水設(shè)備
筆者匯總了20162020年在MBR中運(yùn)用不同人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模擬膜污染的局部研究〔36-43〕，結(jié)果見(jiàn)表3
目前在MBR膜污染預(yù)測(cè)中常用的簡(jiǎn)單人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要有MLPNNBPNN和徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RadicbasifunctionneuralnetworkRBFNN等。這些簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均包括輸入層、隱藏層、輸出層，但是又各具特點(diǎn)。MLPNN不同層之間采用全連接的方式傳送結(jié)果；BPNN輸出結(jié)構(gòu)采用前向傳播方式，誤差采用反向傳達(dá)方式進(jìn)行；RBFNN則采用徑向基函數(shù)作為激活函數(shù)，輸出是輸入的徑向基函數(shù)和神經(jīng)元參數(shù)的線性組合。大量研究證明基于簡(jiǎn)單ANN預(yù)測(cè)模型具有較高的預(yù)測(cè)精度，例如F.SCHMITT等〔39〕在AO-MBR中利用MLPNN預(yù)測(cè)TMP并構(gòu)建進(jìn)水水質(zhì)（總氮、總磷、硝酸鹽）與TMP模型關(guān)系，其R2為0.850盡管簡(jiǎn)單人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在膜污染預(yù)測(cè)方面具有較高的精度，但是仍存在擬合時(shí)間長(zhǎng)、參數(shù)眾多且無(wú)法解決某些最優(yōu)化問(wèn)題等缺點(diǎn)。上海純水設(shè)備
簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上結(jié)合優(yōu)化算法，能夠通過(guò)改善訓(xùn)練方式來(lái)最小/最大化損失函數(shù)，具有加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度、快速尋找參數(shù)最優(yōu)值以及提高模型預(yù)測(cè)精度等優(yōu)點(diǎn)。應(yīng)用于膜污染預(yù)測(cè)的罕見(jiàn)優(yōu)化算法包括遺傳算法（GenetalgorithmGA 和粒子群算法（ParticlswarmoptimPSO等。其中，GA 基于生物體進(jìn)化規(guī)律模型化問(wèn)題的求解過(guò)程，具有優(yōu)越的優(yōu)化性能，被廣泛運(yùn)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和信號(hào)處置等領(lǐng)域〔44〕。S.A.MIRBA GHERI等〔45〕采用MLPNN預(yù)測(cè)TMP及膜透水率，并用GA 算法對(duì)權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化，結(jié)果證實(shí)優(yōu)化后的模型具有更高的預(yù)測(cè)精度。PSO則是一種基于智能體的仿生優(yōu)化算法，求解全局最優(yōu)解方面具有較大的優(yōu)勢(shì)，可以完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值的訓(xùn)練、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和特征選擇等。劉志峰等〔46〕研究了一種PSO-BPNN用粒子群算法代替保守的梯度下降算法，結(jié)果標(biāo)明優(yōu)化后的模型具有更高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度，平均誤差從2.35%下降至0.83%但是結(jié)合優(yōu)化算法模型的建立與參數(shù)優(yōu)化過(guò)程需要耗費(fèi)大量的時(shí)間，限制了其的廣泛應(yīng)用。
此外，簡(jiǎn)單ANN和結(jié)合優(yōu)化算法的ANN預(yù)測(cè)性能高度依賴于樣本量，并且在訓(xùn)練過(guò)程中往往會(huì)陷入局部最優(yōu)狀態(tài)，從而導(dǎo)致模型的預(yù)測(cè)穩(wěn)定性較差。近年來(lái)，DLNN由于能夠有效彌補(bǔ)簡(jiǎn)單ANN和結(jié)合優(yōu)化算法ANN缺乏，并挖掘數(shù)據(jù)的深度信息而被廣泛研究，其主要包括深度置信網(wǎng)絡(luò)（DeepbeliefnetworkDBN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutneuralnetworkCNN堆疊式自動(dòng)編碼器（Stackauto-encodSA E網(wǎng)絡(luò)等。通常，DLNN一種可以有效而靈活地表達(dá)高度變化的非線性的算法，具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和非線性映射能力〔47〕。HongguiHA N等〔43〕開(kāi)發(fā)了一種基于自組織深度置信網(wǎng)絡(luò)（Self-organdeepbeliefnetworkSDBN膜透水率的預(yù)測(cè)方法，這種方法可以通過(guò)調(diào)整模型結(jié)構(gòu)及參數(shù)提高模型預(yù)測(cè)精度，與簡(jiǎn)單ANN相比，該模型具有更高的精度（RMSE為0.872一些情況下，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)效果可能比結(jié)合優(yōu)化算法的ANN更佳。ShuaiSHI等〔48〕基于堆疊降噪自動(dòng)編碼器（Stackdenoisauto-encodSDA E深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了MBR性能預(yù)測(cè)模型，結(jié)果發(fā)現(xiàn)與GA -BPNN模型相比，其具有更高的R2及更低的均方誤差（MeansquarerrorMSE盡管深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更高的預(yù)測(cè)精度，但是目前使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在MBR中進(jìn)行建模的研究相對(duì)較少，其原因可能是一方面深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性較高，模型構(gòu)建的時(shí)間遠(yuǎn)超簡(jiǎn)單ANN另一方面使用簡(jiǎn)單ANN已經(jīng)可以滿足大多數(shù)的研究任務(wù)。
綜上所述，目前在MBR膜污染預(yù)測(cè)模型中，簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因高預(yù)測(cè)精度與高效性，短時(shí)間內(nèi)仍然是研究人員運(yùn)用的主流工具。但是隨著優(yōu)化算法的運(yùn)用以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)發(fā)，結(jié)合優(yōu)化算法的ANN與深度學(xué)習(xí)ANN面對(duì)更復(fù)雜環(huán)境下更具優(yōu)勢(shì)，有望替代簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為未來(lái)研究膜污染預(yù)測(cè)模型的主要工具。
2.5ANN中試MBR膜污染預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
雖然研究已經(jīng)證實(shí)ANNMBR膜污染預(yù)測(cè)上具有較高的性能，但是由于技術(shù)設(shè)備規(guī)模與廢水特性的差別，實(shí)驗(yàn)室小試規(guī)模反應(yīng)器的操作參數(shù)往往與實(shí)際的大規(guī)模反應(yīng)器有明顯的區(qū)別，因此，推動(dòng)ANN中試規(guī)模MBR膜污染中的預(yù)測(cè)研究意義重大。Y.J.CHOI等〔49〕收集了中試規(guī)模的浸沒(méi)式MBR臨時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，并構(gòu)建了膜化學(xué)清洗后的通量、膜過(guò)濾時(shí)間及進(jìn)水水質(zhì)與膜透水率間的ANN模型，該模型R2可達(dá)0.950實(shí)現(xiàn)了中試規(guī)模下對(duì)MBR膜污染的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。盡管如此，目前相關(guān)研究仍大多停留于小試階段，針對(duì)實(shí)際廢水的中試MBR以及污水處置廠中應(yīng)用依然較少。因此亟需根據(jù)中試及實(shí)際污水處置廠長(zhǎng)期運(yùn)行的數(shù)據(jù)建立ANN膜污染預(yù)測(cè)模型，從而更加精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)實(shí)際污水處置中MBR膜污染狀況。上海純水設(shè)備
3結(jié)論與展望
目前，膜污染仍然是阻礙MBR廣泛應(yīng)用的瓶頸性問(wèn)題，近年來(lái)，ANN模型因變量簡(jiǎn)單、預(yù)測(cè)精度高等優(yōu)點(diǎn)被用于MBR膜污染的預(yù)測(cè)。但是研究標(biāo)明，ANN模型用于MBR膜污染預(yù)測(cè)研究仍存在以下缺陷，未來(lái)研究的重要方向：
1ANN實(shí)質(zhì)上屬于“黑箱”模型，目前由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的特殊性難以對(duì)中間過(guò)程進(jìn)行解釋。因此，未來(lái)的研究可以偏重于通過(guò)解析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)來(lái)厘清影響因子對(duì)膜污染的具體作用。
2ANN模型存在權(quán)值多、建模過(guò)程長(zhǎng)等缺陷。因此未來(lái)膜污染預(yù)測(cè)模型的發(fā)展趨勢(shì)是優(yōu)先使用更多優(yōu)化的線性和非線性數(shù)據(jù)分析方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維或特征提取，從而減少數(shù)據(jù)的復(fù)雜水平，進(jìn)而提高模型預(yù)測(cè)的精度并減少建模時(shí)間。
3目前ANN模型應(yīng)用于中試和工業(yè)化規(guī)模的MBR膜污染預(yù)測(cè)較少，亟需基于臨時(shí)實(shí)際運(yùn)行的數(shù)據(jù)建立ANN膜污染預(yù)測(cè)模型，構(gòu)建完備的預(yù)測(cè)體系，為調(diào)整污水處置廠運(yùn)行操作條件提供技術(shù)支持，進(jìn)而提高其運(yùn)行效率、減緩膜污染并降低污水處置本錢。
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