中信环境技术联合研究成果登上国际权威学术期刊Nature Sustainability

当传统污水处理厂遇见人工智能与大数据，一项由中信环境技术与清华大学联合研发的膜污染智能预测技术，正为破解膜污染预测这一世界性难题提供新方案。

近日，国际权威学术期刊Nature Sustainability发表了一项关于膜法污水处理中膜污染智能监测的重要研究成果。这项研究由中信集团重大研发项目和“清华大学（环境学院）-中信环境技术有限公司先进膜水处理及资源化技术联合研究中心”立项开展，团队成员来自中信环境技术、清华大学、中国科学院大学等单位，以中信环境技术下属的霸州污水处理厂美能MBR膜系统为研究对象。该成果的发表，标志着中信环境技术通过产学研深度融合，在推动水务运营数字化、智能化升级，特别是在膜污染智能预警与膜污染控制这一关键领域取得了突破性进展，是公司践行集团科技引领战略、深化产学研合作结出的又一硕果。

Nature Sustainability是Nature旗下子刊，为SCI和SSCI双检索期刊，当前影响因子达27.1，在全球环境科学及社会科学领域具有高度学术认可度和广泛影响力。

△Nature官网截图

01 行业痛点，膜污染制约MBR技术发展

以膜生物反应器（MBR）为代表的膜技术，是实现城市污水资源化、推动可持续发展的关键环节。然而，膜污染问题长期制约着该技术的经济性和可行性。

膜污染过程极其复杂，传统方法难以从分子层面准确理解污染行为并进行有效预测。在大型MBR工程中，膜污染会导致分离效能下降、能耗增加、清洗频繁，直接影响运行稳定性和处理成本。

霸州污水处理厂由中信环境技术建设运营，日处理5万吨市政污水，同样面临着这一行业共性挑战。如何实现膜污染的精准预测和智能调控，成为技术团队亟需破解的紧迫课题。

02 强强联合，产学研协同攻关

这一世界性难题的突破，得益于中信环境技术与顶尖科研机构的深度合作。

2022年11月，中信环境技术与清华大学共同设立了“清华大学（环境学院）-中信环境技术有限公司先进膜水处理及资源化技术联合研究中心”（以下简称联合研究中心），2023年1月正式挂牌。该中心是中信集团践行科技引领战略、深化产学研合作的重要平台，是中信环境技术在“强化科技，健全科技创新体系，通过科技创新增强公司业务发展新动能”战略的重要实践。

合作充分发挥了双方优势：清华大学环境学院在应用基础方面具备雄厚科研能力，中信环境技术则在装备、设备、工程应用方面拥有丰富经验。双方共建联合研究中心，旨在打造了一流的科技成果转化、前沿技术研发及高端人才队伍培养平台，研究方向始终围绕国家战略需求，明确“牢牢把握水资源的绿色低碳可持续循环利用”这一定位，同时聚焦先进膜水处理及资源化这一核心技术，贯通“全链条”，集中力量破解行业亟需的关键问题。

联合研究中心围绕中信集团重大研发项目“面向水资源绿色低碳可持续利用的先进膜技术集成系统研发与应用”开展合作，涉及高选择TFC（薄层复合法）纳滤膜的开发及中试研究、臭氧氧化联动提升工业废水处理MBR工艺开发、厌氧膜生物反应器（AnMBR）处理工业废水工艺开发、臭氧联合PVDF超滤处理微污染原水工艺开发、基于智慧监测与自动控制的MBR低碳运行验证等5项课题。该项目已于2025年11月顺利通过结题验收。此次合作共计申请专利15项，其中发明专利11项，实用新型专利4项。目前已获授权发明专利4项，实用新型专利3项。合作发表论文6篇，形成膜技术领域单项关键技术6项，构建集成工艺3项，搭建中试装备3套，建成应用示范工程3项。其中，中信环境技术数字化与科技创新中心技术团队开展的“基于智慧监测与自动控制的MBR低碳运行验证”，正是针对霸州污水处理厂MBR膜系统运行中的实际问题，与清华大学、中国科学院大学展开深度合作。

03 创新方法，光谱指纹驱动智能预测

研究团队创新提出了“光谱指纹驱动的膜污染小样本智能预测方法”。该技术融合污染物光谱表征与数据-知识共驱动的建模策略，从物质行为监测与工艺动态解析两个维度入手，建立了光谱指纹-污染物分子特性-污染物行为之间的响应关系，实现了小样本条件下对大型实际MBR工程中膜污染趋势的高效预测。

△膜污染过程及其监测、建模与预测示意图

研究团队在霸州污水处理厂开展了为期近一年的连续监测，系统收集了涵盖“污染物性质-污染潜势-运行工况-膜污染状况-维护性清洗事件”的多维特征数据。分析发现，该MBR工程膜污染的主导机制为凝胶层污染，而单一宏观浓度指标难以准确反映溶解性有机物的凝胶层污染行为，其中含氧不饱和物质对凝胶层污染的贡献尤为值得关注。

04 技术突破，小样本下的高精度预测

研究的关键创新在于发现光谱指纹是连接污染物分子特征与污染行为的“桥梁”。部分光谱指纹指标（如UVA₂₅₄、FI-Ⅰ、peak B和peak T）能够有效表征膜污染潜势，可用于后续定量建模。

△紫外-可见（UV-vis）光谱和三维荧光（FEEM）光谱指示膜污染潜势：（a）UV-vis光谱均值-标准差谱及吸光度与凝胶层污染潜势（Kgel）之间的逐点扫描稳健回归R2；（b）FEEM平均强度谱、荧光强度与Kgel之间的逐点扫描稳健回归R2谱和变量重要性谱；（c）光谱指纹和污染潜势之间的冗余分析

团队以光谱指纹表征溶解性有机物性质，结合胶体与颗粒特性、运行工况、膜运行与污染状态及清洗事件等信息作为模型输入，对不同时间滞后条件下的膜污染发展趋势进行预测。基于光谱指纹驱动的机器学习模型，在小样本条件下实现了膜污染发展趋势的高效预测，可有效预测5-7天后的膜累积阻力，并展现出良好的跨膜池泛化能力。

进一步的SHAP分析和敏感性分析表明，光谱指纹对膜污染发展趋势预测能力的贡献度达到约30%。基于这一发现，可通过调节曝气强度，实现工艺运行由“高污染风险-高能耗”向“低污染风险-低能耗”的优化转变。

05 实际价值，推动行业智能化升级

该研究成果具有显著的应用价值。传统污水处理厂的工艺运行模式亟待更新，而基于光谱特征工程驱动的机器学习策略，为大型MBR污水处理厂的膜污染智能监测和预警提供了有效方案。

该数据-知识共驱动框架建立在具有机理支撑的污染物分子“结构-性质-行为”关系之上，在小样本条件下兼顾了预测准确性、模型泛化能力与可解释性。这不仅降低了对全面大数据的依赖，更展现出在有限样本条件下支持工艺决策的潜力，为实际工程中的膜污染调控提供了新的思路与方法。

△融合光谱指纹的可解释机器学习模型表现：（a）长短时记忆网络（LSTM）模型在不同时间滞后条件下的模型表现（图中所示为10次重复模拟下的平均表现）；（b）LSTM模型在∆t= 7天时，基于SHAP分析的输入对模型输出的相对贡献度（图中所示为10次重复模拟下的平均相对贡献度）

随着膜技术本身的发展进步和生产工艺的持续优化，膜产品的使用寿命和抗污染能力也在不断提高，有助于减少清洗药剂的使用，实现节能降耗、减污降碳。

06 持续创新，为环保事业贡献力量

这项研究成果的发表，是中信环境技术科技创新战略的生动实践。作为中信集团在水务及环保领域拓展的专业化旗舰平台，中信环境技术始终坚持科技引领，通过深化产学研合作持续锻造核心竞争力。

随着全球对水资源管理和资源能源回收利用的重视程度不断提升，膜法水处理技术应用前景广阔。中信环境技术通过本次创新研究，不仅解决了实际工程中的技术难题，更为行业智能化升级提供了可复制的解决方案。从霸州污水处理厂的实地监测，到国际权威学术期刊的论文发表，再到下一步更多工程项目的推广应用，中信环境技术将继续秉持“技术创新、高效务实、价值创造、共生共赢”的核心价值观，为中国乃至全球的环保事业贡献力量。

编辑：徐冰冰