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📆首发时间：🌹2026年9月4日🌹
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目录
机理模型
机器学习
深度学习
强化学习
大语言模型智能体
机理模型
引言
活性污泥模型的扩展与结构改进
2.1 面向悬浮生长工艺
2.2 面向污泥相关问题
2.3 面向常规污染物
2.3.1 磷代谢与磷去除
2.3.2 直接碳排放
2.3.2.1 氧化亚氮排放
2.3.2.2 甲烷排放
2.3.3 资源回收
2.4 面向工业废水
与其他领域模型的耦合
3.1 与厌氧模型耦合
3.2 与对流—扩散理论耦合
3.3 与水动力学模型耦合
3.4 与机器学习模型耦合
未来展望
4.1 更新和完善模型理论
4.2 提高参数可辨识性与校准效率
4.3 将模型扩展至新污染物
4.4 与人工智能相结合
结论
机器学习
论文链接：数据到智能：数据驱动模型在污水处理中的作用 - ScienceDirect
论文题目：Data to intelligence: The role of>3.2 单一模型
3.2.1 人工神经网络
3.2.2 支持向量机
3.2.3 遗传算法
3.2.4 决策树
3.2.5 模糊逻辑
3.3 混合模型
3.3.1 机器学习—机器学习模型
3.3.2 机器学习—机器学习—机器学习模型
3.3.3 机器学习—元启发式模型
3.3.4 元启发式—元启发式模型
3.3.5 机器学习—机器学习—元启发式模型
讨论
4.1 准确性
4.2 数据质量与数据预处理
4.2.1 数据质量
4.2.2 数据预处理
4.3 仿真平台
4.4 从知识研究向工程实践的转化
结论
深度学习
论文题目：Deep learning in wastewater treatment: a critical review
论文网址：Deep learning in wastewater treatment: a critical review - ScienceDirect
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中文架构框架
强化学习
引言
文献计量与综述方法
强化学习基础
3.1 基本方法与策略
3.2 马尔可夫决策过程
3.3 强化学习方法
3.3.1 动态规划方法
3.3.2 蒙特卡洛方法
3.3.3 时序差分方法
3.3.4 策略梯度方法
3.3.5 Actor–Critic及混合方法
3.4 强化学习智能体的实现
强化学习与污水处理控制优化
4.1 文献研究结果汇总
4.1.1 成功与否的评价标准
4.1.2 训练数据的质量与数量
4.2 污水处理运行中使用的强化学习方法
4.2.1 表格型无模型Q学习
4.2.2 策略梯度与Actor–Critic方法
4.2.3 嵌套式机器学习智能体
挑战与未来发展路径
5.1 强化学习的工程实施
5.2 数据管理
5.3 现有过程模型的集成
5.4 建立对经验型控制策略的信任
5.5 弥合专业人才培养差距
结论
大语言模型智能体
污水处理厂现行运行范式及其固有挑战
从基础模型向大语言模型智能体转变
2.1 基础模型及其局限
2.2 大语言模型智能体的新兴作用
2.2.1 大语言模型智能体
2.2.2 大语言模型智能体为何对智慧污水厂的全厂自适应管理至关重要
2.3 大语言模型智能体在污水处理厂中的前瞻性应用
2.3.1 智能体辅助的水务突发事件诊断
2.3.2 曝气、药剂与人工成本
挑战与展望
3.1 定制化
3.2 基准测试体系的建立
结论
