當傳統污水處理廠遇見人工智能與大數據，一項由中信環境技術與清華大學聯合研發的膜污染智能預測技術，正為破解膜污染預測這一世界性難題提供新方案。

近日，國際權威學術期刊Nature Sustainability發表了一項關于膜法污水處理中膜污染智能監測的重要研究成果。這項研究由中信集團重大研發項目和“清華大學（環境學院）-中信環境技術有限公司先進膜水處理及資源化技術聯合研究中心”立項開展，團隊成員來自中信環境技術、清華大學、中國科學院大學等單位，以中信環境技術下屬的霸州污水處理廠美能MBR膜系統為研究對象。該成果的發表，標志著中信環境技術通過產學研深度融合，在推動水務運營數字化、智能化升級，特別是在膜污染智能預警與膜污染控制這一關鍵領域取得了突破性進展，是公司踐行集團科技引領戰略、深化產學研合作結出的又一碩果。

Nature Sustainability是Nature旗下子刊，為SCI和SSCI雙檢索期刊，當前影響因子達27.1，在全球環境科學及社會科學領域具有高度學術認可度和廣泛影響力。

△Nature官網截圖

01 行業痛點，膜污染制約MBR技術發展

以膜生物反應器（MBR）為代表的膜技術，是實現城市污水資源化、推動可持續發展的關鍵環節。然而，膜污染問題長期制約著該技術的經濟性和可行性。

膜污染過程極其復雜，傳統方法難以從分子層面準確理解污染行為并進行有效預測。在大型MBR工程中，膜污染會導致分離效能下降、能耗增加、清洗頻繁，直接影響運行穩定性和處理成本。

霸州污水處理廠由中信環境技術建設運營，日處理5萬噸市政污水，同樣面臨著這一行業共性挑戰。如何實現膜污染的精準預測和智能調控，成為技術團隊亟需破解的緊迫課題。

02 強強聯合，產學研協同攻關

這一世界性難題的突破，得益于中信環境技術與頂尖科研機構的深度合作。

2022年11月，中信環境技術與清華大學共同設立了“清華大學（環境學院）-中信環境技術有限公司先進膜水處理及資源化技術聯合研究中心”（以下簡稱聯合研究中心），2023年1月正式掛牌。該中心是中信集團踐行科技引領戰略、深化產學研合作的重要平臺，是中信環境技術在“強化科技，健全科技創新體系，通過科技創新增強公司業務發展新動能”戰略的重要實踐。

合作充分發揮了雙方優勢：清華大學環境學院在應用基礎方面具備雄厚科研能力，中信環境技術則在裝備、設備、工程應用方面擁有豐富經驗。雙方共建聯合研究中心，旨在打造了一流的科技成果轉化、前沿技術研發及高端人才隊伍培養平臺，研究方向始終圍繞國家戰略需求，明確“牢牢把握水資源的綠色低碳可持續循環利用”這一定位，同時聚焦先進膜水處理及資源化這一核心技術，貫通“全鏈條”，集中力量破解行業亟需的關鍵問題。

聯合研究中心圍繞中信集團重大研發項目“面向水資源綠色低碳可持續利用的先進膜技術集成系統研發與應用”開展合作，涉及高選擇TFC（薄層復合法）納濾膜的開發及中試研究、臭氧氧化聯動提升工業廢水處理MBR工藝開發、厭氧膜生物反應器（AnMBR）處理工業廢水工藝開發、臭氧聯合PVDF超濾處理微污染原水工藝開發、基于智慧監測與自動控制的MBR低碳運行驗證等5項課題。該項目已于2025年11月順利通過結題驗收。此次合作共計申請專利15項，其中發明專利11項，實用新型專利4項。目前已獲授權發明專利4項，實用新型專利3項。合作發表論文6篇，形成膜技術領域單項關鍵技術6項，構建集成工藝3項，搭建中試裝備3套，建成應用示范工程3項。其中，中信環境技術數字化與科技創新中心技術團隊開展的“基于智慧監測與自動控制的MBR低碳運行驗證”，正是針對霸州污水處理廠MBR膜系統運行中的實際問題，與清華大學、中國科學院大學展開深度合作。

03 創新方法，光譜指紋驅動智能預測

研究團隊創新提出了“光譜指紋驅動的膜污染小樣本智能預測方法”。該技術融合污染物光譜表征與數據-知識共驅動的建模策略，從物質行為監測與工藝動態解析兩個維度入手，建立了光譜指紋-污染物分子特性-污染物行為之間的響應關系，實現了小樣本條件下對大型實際MBR工程中膜污染趨勢的高效預測。

△膜污染過程及其監測、建模與預測示意圖

研究團隊在霸州污水處理廠開展了為期近一年的連續監測，系統收集了涵蓋“污染物性質-污染潛勢-運行工況-膜污染狀況-維護性清洗事件”的多維特征數據。分析發現，該MBR工程膜污染的主導機制為凝膠層污染，而單一宏觀濃度指標難以準確反映溶解性有機物的凝膠層污染行為，其中含氧不飽和物質對凝膠層污染的貢獻尤為值得關注。

04 技術突破，小樣本下的高精度預測

研究的關鍵創新在于發現光譜指紋是連接污染物分子特征與污染行為的“橋梁”。部分光譜指紋指標（如UVA???、FI-Ⅰ、peak B和peak T）能夠有效表征膜污染潛勢，可用于后續定量建模。

△紫外-可見（UV-vis）光譜和三維熒光（FEEM）光譜指示膜污染潛勢：（a）UV-vis光譜均值-標準差譜及吸光度與凝膠層污染潛勢（Kgel）之間的逐點掃描穩健回歸R2；（b）FEEM平均強度譜、熒光強度與Kgel之間的逐點掃描穩健回歸R2譜和變量重要性譜；（c）光譜指紋和污染潛勢之間的冗余分析

團隊以光譜指紋表征溶解性有機物性質，結合膠體與顆粒特性、運行工況、膜運行與污染狀態及清洗事件等信息作為模型輸入，對不同時間滯后條件下的膜污染發展趨勢進行預測。基于光譜指紋驅動的機器學習模型，在小樣本條件下實現了膜污染發展趨勢的高效預測，可有效預測5-7天后的膜累積阻力，并展現出良好的跨膜池泛化能力。

進一步的SHAP分析和敏感性分析表明，光譜指紋對膜污染發展趨勢預測能力的貢獻度達到約30%。基于這一發現，可通過調節曝氣強度，實現工藝運行由“高污染風險-高能耗”向“低污染風險-低能耗”的優化轉變。

05 實際價值，推動行業智能化升級

該研究成果具有顯著的應用價值。傳統污水處理廠的工藝運行模式亟待更新，而基于光譜特征工程驅動的機器學習策略，為大型MBR污水處理廠的膜污染智能監測和預警提供了有效方案。

該數據-知識共驅動框架建立在具有機理支撐的污染物分子“結構-性質-行為”關系之上，在小樣本條件下兼顧了預測準確性、模型泛化能力與可解釋性。這不僅降低了對全面大數據的依賴，更展現出在有限樣本條件下支持工藝決策的潛力，為實際工程中的膜污染調控提供了新的思路與方法。

△融合光譜指紋的可解釋機器學習模型表現：（a）長短時記憶網絡（LSTM）模型在不同時間滯后條件下的模型表現（圖中所示為10次重復模擬下的平均表現）；（b）LSTM模型在?t= 7天時，基于SHAP分析的輸入對模型輸出的相對貢獻度（圖中所示為10次重復模擬下的平均相對貢獻度）

隨著膜技術本身的發展進步和生產工藝的持續優化，膜產品的使用壽命和抗污染能力也在不斷提高，有助于減少清洗藥劑的使用，實現節能降耗、減污降碳。

06 持續創新，為環保事業貢獻力量

這項研究成果的發表，是中信環境技術科技創新戰略的生動實踐。作為中信集團在水務及環保領域拓展的專業化旗艦平臺，中信環境技術始終堅持科技引領，通過深化產學研合作持續鍛造核心競爭力。

隨著全球對水資源管理和資源能源回收利用的重視程度不斷提升，膜法水處理技術應用前景廣闊。中信環境技術通過本次創新研究，不僅解決了實際工程中的技術難題，更為行業智能化升級提供了可復制的解決方案。從霸州污水處理廠的實地監測，到國際權威學術期刊的論文發表，再到下一步更多工程項目的推廣應用，中信環境技術將繼續秉持“技術創新、高效務實、價值創造、共生共贏”的核心價值觀，為中國乃至全球的環保事業貢獻力量。

編輯：徐冰冰