水污染过程与防治研究中心

污水处理理化知识表达的主要形式是活性污泥系列模型，即ASM模型，这些模型采用生化过程与物质间的矩阵表格表达形式，本质是动力学微分方程及物质间转化的计量学关系，模型计算需要较强专业知识基础和编程能力，知识壁垒高，与人工智能、控制学等学科的融合应用难。为此，中心研究员殷逢俊在Water Research上发表学术论文“Developing process descriptor for biological nitrogen removal in wastewater treatment”，引入工艺描述符这一全新概念，将生物脱氮（BNR）过程的化学计量因果关系转化为结构化矩阵形式，使得控制与建模相关专业人员可依托结构化数据，以程序化或纯数学方式应用工艺数据规律，而不要求掌握相关的生化知识背景。

该工艺描述符的价值在于，首先提供了一套脱氮工艺计量学关系的统一描述矩阵方程工具，可通过纯数学推导获得部分硝化、部分反硝化、厌氧氨氧化任意组合工艺的矩阵描述方程，实现标准化算法落地与计算实现；其次，依托描述符方程构成工艺可观性分析的数学基础，为复杂、不可观生物脱氮工艺的传感器优化布设提供理论依据；第三，通过构建确定性参数映射空间，大幅降低人工智能模型所需学习的不确定关系维度。

全文链接：https://doi.org/10.1016/ j.watres.2026.125907