随着城镇工业化进程加速，废水排放量持续攀升，传统处理技术面临污染物监测滞后与资源回收低效的双重挑战。当前，废水处理系统普遍依赖周期性采样与离线分析，难以及时捕捉水质动态波动，导致

处理工艺调整滞后，资源回收环节则受限于静态工艺设计，难以匹配污染物质量浓度与组分的实时变化，尤其面对工业废水高度波动的特性时，传统膜分离、吸附等技术常出现效率下降与能耗攀升问题。光学传感、微生物电化学与物联网技术的融合可实现水质参数的精准感知与动态解析，而磁性吸附、光催化转化及膜分离技术的升级则显著提升资源回收的选择性与经济性。本研究突破监测与回收环节的割裂式运行模式，创新性构建基于边缘计算的动态调控系统，通过实时解析污染物指纹特征，驱动回收工艺参数自适应优化，实现从“被动处理”到“靶向回收”的范式转变，为提升废水处理过程的资源化效率与运行经济性提供全新解决方案废水处理中污染物实时监测技术。

                                                                                               再生资源回收,废金属回收,塑料回收,资源回收,废品回收,

1.1光学传感器阵列

    光学传感器阵列在废水污染物实时监测中展现出显著的技术优势，其核心在于通过多波段光谱分析与机器学习算法的协同作用提升检测效率。以多波长紫外一可见分光光度计传感器组为例，该技术通

过集成紫外一可见光谱的连续波长扫描模块(覆盖200一800 nm波段)，结合偏最小二乘回归算法，实现化学需氧量( Chemical Oxygen Demand,  COD )、总氮(Total Nitrogen,  TN)、总磷(Total Phospho-rus ,  TP )等关键指标的同步在线检测。

1.2微生物电化学传感

    微生物电化学传感技术通过生物膜与电化学信号的藕合机制，为五日生化需氧量( BiochemicalOxygen Demand after 5 days,  BODS )等有机污染物的实时监测开辟新路径。本研究基于硫还原菌构建生

物阳极传感模块，其原理在于微生物代谢过程中产生的电子转移与底物浓度呈定量关系。通过优化生物膜负载工艺和电解质组成，传感器输出电流信号}Y)与BOD。标准方法测定值(x)在0一500 mg/L范围内呈现高度线性相关(相关系数RZ=0.981 )，检测灵敏度达到0.5 mg/L。相较于传统BOD。五日培养法，该技术将检测周期从120 h压缩至30 min以内，具备抗氯离子十扰(耐受质量浓度达1000 mg/L )和低温适应性(5一40℃工况下误差小于80}0)等特性，试验数据如图1所示。在实际污水处理厂中试环节，该传感器连续运行60 d后，生物膜活性仍保持初始值的92 0}o ,验证其在长期在线监测中的稳定性，为有机污染物动态负荷的精准调控提供可靠数据支撑。

1.3物联网数据融合

    物联网数据融合技术通过多源信息集成与智能算法优化，有效解决废水监测中数据碎片化与噪声十扰的难题。本研究构建的异常值修正模型结合小波变换与门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)神经网络的双重优势。首先利用小波包分解对原始监测信号进行多尺度降噪，提取频率域特征，以识别由设备漂移或瞬时十扰引起的异常波动[2]，随后通过GRU网络的时间序列预测能力，建立水质参数动态基线模型，实现对异常数据的自适应修正与缺失值插补。