一种基于机器学习的厌氧膜生物反应器及其废水处理方法

本发明公开了一种基于机器学习的厌氧膜生物反应器及其废水处理方法，属于废水处理与智能控制技术领域。反应器包括厌氧罐、膜组件、电化学系统及智能控制模块，其核心在于通过多源异构数据融合与机器学习算法动态优化系统运行参数。智能控制模块集成电流、电压、pH、TMP跨膜压差、膜通量及微生物活性传感器数据，采用DRL深度强化学习模型预测膜污染趋势，结合PID算法实时调节电化学参数（脉冲频率、占空比、反向电流周期）、电解液补给速率及曝气强度。通过迁移学习适配不同水质场景，实现COD的高去除率、膜清洗周期的延长，综合能耗降低。本方法突破传统控制策略的静态局限性，为高浓度有机废水处理提供自适应、低耗、高稳定性的解决方案。