文章来源：《工业水处理》2025年第7期
第一作者：陈霖
通讯作者：陈春茂
论文DOI：10.19965/j.cnki.iwt.2024-0515
论文引用：陈霖，刘浩威，王庆宏，等. 基于机器学习算法的炼化污水厂出水水质预测模型研究[J].工业水处理，2022，42（5）：81-93.
本研究针对炼化污水处理厂水质波动大、预测滞后的问题，提出了一种基于机器学习的高精度水质预测模型。通过Bootstrap插值填补缺失数据，结合Hampel滤波剔除异常值，显著提升了数据质量。研究发现，传统多参数模型因水质指标间弱相关性（R<0.2）预测效果不佳，因此创新性地采用时间序列建模，以历史COD数据预测未来水质。研究对比了BP神经网络（BP-NN）和支持向量回归机（SVR），并引入变异粒子群算法（MPSO）优化模型参数，大幅提升预测精度。最终，MPSO-BP-NN模型表现最优，测试集R²=0.81，平均误差仅2.58%，现场验证证实其稳定性和泛化能力，为炼化污水处理的智能调控提供了可靠工具。
该研究针对炼化企业污水处理过程中水质波动大、预测滞后的问题，构建了一种基于机器学习算法的出水水质预测模型。研究以广东省某炼化企业2023年全年监测数据为基础，通过插值算法填补缺失数据，并利用Hampel滤波算法剔除离群值，确保数据质量。
研究发现，炼化污水中硫化物（HS）、总氮（TN）、总有机碳（TOC）、五日生化需氧量（BOD₅）、pH与化学需氧量（COD）之间相关性较弱（相关系数<0.2），传统多参数模型难以有效预测。
为此，研究创新性地采用时间序列模型，以历史COD数据为输入，结合反向传播神经网络（BP-NN）和支持向量回归机（SVR）构建预测模型，并通过变异粒子群算法（MPSO）优化模型参数。
结果表明，MPSO-BP-NN模型在测试集中对COD的预测精度最高，决定系数（R²）和相关系数（r）分别达到0.81和0.89，平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）分别为1.10 mg/L和1.63 mg/L。
现场验证进一步证实了模型的稳定性和泛化能力，为炼化污水处理系统的实时调控提供了理论支持，显著提升了水质预测的时效性和准确性。
1. 数据填补与预处理方法：结合Bootstrap算法和随机插值算法填补缺失数据，利用Hampel滤波剔除离群值，有效提升了数据质量。
2. 时间序列模型构建：针对炼化污水参数弱相关性的特点，摒弃传统多参数模型，创新性地采用历史COD数据构建时间序列模型，显著提高了预测精度。
3. 算法优化与性能提升：引入变异粒子群算法（MPSO）优化BP-NN和SVR模型参数，解决了传统方法易陷入局部最优的问题，模型预测性能优于网格搜索等传统优化方法。
4.实践应用价值：模型现场验证表现优异，为炼化企业污水处理系统的实时调控提供了科学依据，具有重要的工程应用价值。
本文围绕炼化企业污水处理厂出水水质预测问题展开研究，旨在解决因水质波动大、监测滞后导致的调控难题。全文分为以下几个部分：
1. 研究背景与意义
炼化企业生产流程复杂，污水水质和水量波动显著，传统监测手段时效性差，难以及时指导工艺调整。因此，构建高效的水质预测模型对保障污水处理系统稳定运行至关重要。
2. 数据来源与预处理
研究以广东省某炼化企业2023年全年监测数据为基础，涵盖COD、TN、TOC等指标。针对数据缺失率高的问题，采用Bootstrap和随机插值算法进行填补；通过Hampel滤波剔除离群值，确保数据可靠性。
3. 相关性分析与模型选择
研究发现，HS、TN、TOC、BOD₅、pH与COD的相关系数均低于0.2，传统多参数模型难以捕捉数据特征。因此，研究转向时间序列模型，以历史COD数据预测未来水质。
4. 模型构建与优化
研究选用BP-NN和SVR作为基础算法，分别构建预测模型。通过MPSO算法优化BP-NN的权值、阈值及SVR的惩罚因子和核函数参数，显著提升了模型性能。MPSO-BP-NN模型在测试集中表现最佳，R²达0.81，预测误差显著低于其他模型。
5. 模型验证与应用
现场验证表明，MPSO-BP-NN模型能够准确预测水质波动趋势，平均相对误差为2.71%，展现了良好的稳定性和泛化能力。该模型为炼化企业污水处理系统的实时调控提供了有力工具。
6. 结论与展望
研究通过机器学习算法成功构建了高精度的水质预测模型，解决了炼化污水预测难题。未来可进一步纳入上游生产参数，提升长周期预测效果。
第一作者：陈霖，在读博士。E-mail：13121196975@163.com。
通讯作者：陈春茂，教授。E-mail：chunmaochan@163.com。
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