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机器学习在畜禽粪污资源化处理中的研究进展

收稿日期：2026-01-29 修回日期：2026-02-12 接受日期：2026-03-02

DOI:10.20078/j.eep.20260302

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    摘要：畜禽粪污资源化利用是解决农业面源污染、实现国家碳中和目标的关键环节之一。当前主流的好氧堆肥与厌氧消化工艺受制于多相介质耦合、非线性动力学及微生物群落演替的“黑箱”特性，长期面临有机质转化率低、过程易失稳及生物安全风险难以有效控制等瓶颈。传统... 展开+
    摘要：畜禽粪污资源化利用是解决农业面源污染、实现国家碳中和目标的关键环节之一。当前主流的好氧堆肥与厌氧消化工艺受制于多相介质耦合、非线性动力学及微生物群落演替的“黑箱”特性，长期面临有机质转化率低、过程易失稳及生物安全风险难以有效控制等瓶颈。传统机理模型因参数校准困难和结构刚性，难以适应原料的高度异质性。针对这些难题，系统综述了机器学习技术在该领域的应用进展与核心机制。解析了随机森林、XGBoost等树模型，人工神经网络及卷积神经网络等深度学习算法，以及遗传算法等智能优化策略在工艺参数预测、微观机制解析及系统调控中的应用逻辑。结果表明，机器学习凭借其非线性映射与特征自适应学习能力，有效突破了传统机理模型参数校准的瓶颈，实现了从经验依赖向智能化决策的范式转变。针对未来发展趋势和挑战，提出了构建融合物理、化学、生物机制的“灰箱”模型，并开发涵盖多组学参数的多模态预测系统，以实现畜禽粪污资源化过程中效率与安全的协同提升。 收起-

    作者：

    • 蔡小雨1,2
    • 谷镓良1,2
    • 冯堃1,2
    • 南军1,2
    • 邢德峰1,2,*

    作者简介

    第一作者：蔡小雨（1992—），男，黑龙江哈尔滨人，博士后，助理研究员，主要研究方向为固体废物资源化与无害化。E-mail：caixiaoyu1992@hit.edu.cn
    通讯作者：邢德峰（1977—），男，黑龙江哈尔滨人，教授，主要研究方向为碳中和过程模拟与大数据分析。E-mail：dxing@hit.edu.cn

    单位

    • 1.污泥安全处置与资源化技术国家工程研究中心
    • 2.哈尔滨工业大学 环境学院

    关键字

    • 机器学习
    • 深度学习
    • 畜禽粪污
    • 好氧堆肥
    • 厌氧消化

    基金项目

    污泥安全处置与资源化技术国家工程研究中心科研基金项目(哈尔滨工业大学,Z2024A020)

    引用格式

    蔡小雨, 谷镓良, 冯堃, 南军, 邢德峰. 机器学习在畜禽粪污资源化处理中的研究进展[J/OL]. 能源环境保护: 1-18[2026-03-10]. https://doi.org/10.20078/j.eep.20260302.

    CAI Xiaoyu, GU Jialiang, FENG Kun, NAN Jun, XING Defeng. Advances in Machine Learning for the Resource Utilization of Livestock and Poultry Manure[J/OL]. Energy Environmental Protection: 1-18[2026-03-10]. https://doi.org/10.20078/j.eep.20260302.
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