《人工智能及其固体废物处置与资源化应用》系统介绍了人工智能技术与固体废物处置领域的交叉融合与应用实践。全书共6章，从人工智能基础理论入手，逐步深入固体废物处置各个环节的具体应用。教材内容涵盖图像识别技术与智能分类、深度学习与毒性预测、机器学习与热化学转化机理分析等核心应用场景，并结合热力学分析、微生物因子交互效应等环境工程专业知识，展现了AI技术在解决传统固体废物处置难题中的独特优势。教材特别设置了资源化与循环经济应用章节，探讨再生材料性能预测、精细化分类效益评估等。最后展望了大语言模型、多模态学习、生成式AI等前沿技术在固体废物治理中的应用前景， 为环境工程专业学生构建了完整的AI+固废 知识体系， 培养学生在智慧环保领域的创新能力和技术应用能力。
本书可供高等学校环境工程、资源循环科学与工程、市政工程、环境科学、环境生态工程等专业的本科生作为教材使用，同时也适合作为相关专业研究生及从事环保科技工作的工程技术人员的入门参考书，还可供固体废物处理、处置与资源化利用的科研人员参考阅读。

《人工智能在固体废物处理与资源化中的应用》系统介绍了人工智能技术与固体废物处理领域的交叉融合与应用实践。全书共六章，从人工智能基础理论入手，逐步深入到固体废物处理各个环节的具体应用。教材内容涵盖图像识别技术在智能分类、深度学习在毒性预测、机器学习在热化学转化机理分析等核心应用场景，并结合热力学分析、微生物因子交互效应等环境工程专业知识，展现了AI技术在解决传统固体废物处理难题中的独特优势。教材特别设置了资源化与循环经济应用章节，探讨再生材料性能预测、精细化分类效益评估等。而后展望了大型语言模型、多模态学习、生成式AI等前沿技术在固体废物治理中的未来应用前景，为环境工程专业学生构建了完整的AI+固废知识体系，培养学生在智慧环保领域的创新能力和技术应用能力。
本书可供高等学校环境工程、资源循环科学与工程、市政工程、环境科学、环境生态工程等专业的本科生作为教材使用，同时也适合作为相关专业研究生及从事环保科技工作的工程技术人员的入门参考书，还可供固体废物处理、处置与资源化利用的科研人员参考阅读。

随着全球经济的快速发展和城市化进程的加速，固体废物的产生量呈现逐年递增的趋势，给环境、资源和社会经济发展带来了严峻的挑战。高效地处理固体废物并实现资源化，已经成为环境工程领域急需解决的核心问题之一。在这一背景下，人工智能技术以其在数据处理、模式识别和优化控制方面的显著优势，逐步应用于固体废物处置与资源化的各个环节，推动了传统环境工程技术的智能化转型。
《人工智能及其固体废物处置与资源化应用》的编写，旨在填补当前环境工程领域人工智能应用研究与实践之间的鸿沟。通过系统性阐述人工智能技术在固体废物处置与资源化中的应用方法和实际案例，力求为从事相关工作的科研人员、工程技术人员以及环境工程专业的学生提供一部理论与实践相结合的教材。
当前，固体废物处置领域正面临多重挑战。一方面，传统技术在处置复杂废物种类、提高资源化效率和降低运行成本等方面存在局限性；另一方面，随着传感器、物联网、大数据等技术的兴起，环境工程领域正在迅速积累海量数据，而这些数据尚未得到充分挖掘和利用。人工智能技术，尤其是机器学习与深度学习，在大数据分析、模式识别和预测建模方面展现出了巨大的潜力。然而，目前针对人工智能在固体废物处置领域应用的系统化教材和文献尚匮乏。这种知识体系的缺失不仅限制了人工智能技术的推广应用，也阻碍了该领域的技术创新。
因此，本教材全面梳理人工智能在固体废物处置与资源化中的应用现状、技术方法和未来发展方向，帮助相关领域的学生、科研人员和从业者更好地理解和掌握人工智能技术，并将其有效应用于实践中，以应对固体废物处置面临的复杂问题。
本书分为6章，内容涵盖从基础理论到前沿展望的多个层面：
第1章介绍人工智能与固体废物处置的基本概念和发展背景，描述两者融合的必要性与潜在价值，以及固体废物处置领域中存在的关键问题与人工智能的介入点。
第2章阐述人工智能的基础知识，包括机器学习与深度学习的核心原理、数据预处理与分析技术，以及模型评价与优化方法，为人工智能应用奠定理论基础。
第3章通过人工智能与固体废物处置技术相结合，介绍废物分类与识别、毒性识别与预测以及尾气重组的智能方法，展示人工智能技术在提升处置效率与资源化水平中的应用潜力。
第4章聚焦于具体处置工艺的智能化应用，包括焚烧与热解工艺的智能优化、厌氧发酵过程的智能分析，以及高风险工业溶剂替代品的人工智能技术应用。
第5章描述人工智能在资源化与循环经济领域的应用，介绍人工智能在再生材料性能预测和智能化环境评估中的应用，促进固体废物资源化与循环经济体系的构建。
第6章展望人工智能技术在固体废物领域的未来应用，重点分析大语言模型、多模态学习、生成式人工智能、边缘计算、数字孪生等前沿技术的发展方向，以及这些技术在固体废物处置中的创新潜力与落地挑战。
本书各章节具体编写分工如下：第1章由林坤森、周雪飞、赵由才编写；第2章由林坤森、廖博洋、庄佳炜编写；第3章由林坤森、庄佳炜、陈潇川、谭智超编写；第4章由林坤森、叶豪、谌建豪、陈庆华编写；第5章由薛超、林坤森编写；第6章由林坤森和周雪飞编写。
由于编写时间和水平有限，书中难免存在疏漏，敬请广大读者批评指正。

林坤森 周雪飞 赵由才
2025 年12 月

无

第1章导论 1
1.1人工智能与固体废物处置概述 1
1.1.1人工智能的基本概念及发展简史 1
1.1.2固体废物处置与资源化的意义与挑战 2
1.1.3人工智能与固体废物管理的融合趋势 3
1.2固体废物处置中的关键问题 5
1.2.1传统方法的局限性 5
1.2.2人工智能技术的介入点 6
课后思考与练习 6
参考文献 7

第2章人工智能基础 8
2.1机器学习与深度学习基础 8
2.1.1监督学习、无监督学习与强化学习 8
2.1.2神经网络与深度学习 11
2.2数据预处理与分析技术 20
2.2.1数据预处理技术 20
2.2.2特征工程与特征选择 21
2.3人工智能模型评价与优化 22
2.3.1常用评价指标 22
2.3.2模型优化方法 23
课后思考与练习 24
参考文献 24

第3章人工智能与固体废物处置技术的结合 25
3.1图像识别技术在垃圾分类中的应用 25
3.1.1数据集的准备和扩充 26
3.1.2CVGGNet 模型及其优化方法 27
3.1.3迁移学习 27
3.1.4循环学习率 27
3.1.5迁移学习对 CVGGNe-t 11 建筑垃圾分类性能的影响 28
3.1.6不同 CVGGNet 模型在训练集与验证集中的性能比较 30
3.1.7不同 CVGGNet 模型在测试集中的性能比较 32
3.2深度学习在毒性预测中的应用 35
3.2.1有机化学品毒性预测数据集构建 35
3.2.2基于 SMILES 的多任务预训练毒性预测语言模型算法与验证 38
3.2.3毒性预测语言模型的训练与验证 41
3.2.4预训练与多任务学习的有效性分析 42
3.2.5融合 GNN 与 Transformer 的毒性识别复合模型算法与验证 44
3.2.6图 Transformer 复合模型的训练优化 47
3.2.7图 Transformer 复合模型的性能验证 50
3.2.8复合模型原子嵌入表征聚类分析 52
3.2.9基于表征相似性的毒性位点识别 54
3.3基于机器学习协助解释筛下垃圾热化学尾气温室气体高温催化重整机制研究 55
3.3.1技术路线图 55
3.3.2各种制备方法对产氢速率的影响 55
3.3.3基于皮尔逊相关性分析各个参数与目标物的关系 62
3.3.4贝叶斯优化各模型参数用于预测氢气产率 62
3.3.5优化后各机器学习对氢气产率预测性能 63
3.3.6最优模型预测氢气产率各因素权重分析 64
3.3.7氢气产率的单向部分依赖性分析 65
3.3.8氢气产率的双向部分依赖性分析 67
课后思考与练习 69
参考文献 69

第4章人工智能在固体废物处置工艺中的具体应用 70
4.1基于热力学和深度学习多维度分析筛下垃圾热化性质 70
4.1.1FTIR 分析筛下垃圾热化处理气相成分 70
4.1.21D-CNN-LSTM 模型模拟筛下垃圾热重曲线 73
4.1.31D-CNN-LSTM 预测筛下垃圾热解曲线变化 76
4.2基于可解释性机器学习分析环境与微生物因子对餐厨垃圾厌氧消化性能的交互效应 79
4.2.1皮尔逊相关系数矩阵分析 80
4.2.2基于环境因子的沼气产量预测 83
4.2.3基于基因组数据的沼气产量预测 84
4.2.4基于组合数据集的沼气产量预测 85
4.2.5解释性分析 86
4.3基于生成扩散模型的高风险工业溶剂替代品设计 88
4.3.1有害工业溶剂替代品设计与数据集构建 89
4.3.2基于分子性质预测模型的绿色替代品虚拟筛选 91
4.3.3分子图生成式扩散模型原理与性能验证 94
4.3.4多约束生成扩散模型的训练与验证 98
4.3.5基于多约束生成扩散模型的替代品设计 99
课后思考与练习 99
参考文献 99

第5章人工智能在资源化与循环经济中的应用 100
5.1AI 在再生材料性能预测中的应用 100
5.1.1再生材料资源化概述 100
5.1.2再生材料的常见性能特点 101
5.1.3再生材料性能预测 103
5.2基于两网融合和深度学习模型实现城市生活垃圾精细化分类 108
5.2.1上海城市生活垃圾四分类产量分布特征 108
5.2.2可回收垃圾组分和产量预测 110
5.2.3可回收垃圾和有害垃圾精细智能化分类效率 111
5.2.4可回收垃圾智能回收环境和经济效益 112
5.2.5有害垃圾污染物性质和资源性质的分析 113
课后思考与练习 115
参考文献 115

第6章人工智能技术在固体废物中的应用展望 116
6.1大语言模型在固体废物治理中的应用 116
6.1.1基于语言模型的政策解读与实施方案生成 116
6.1.2LLM 支持的智能化固废管理决策系统 118
6.1.3自然语言处理技术在知识提取与信息融合中的应用 124
6.2多模态学习在固体废物处置中的潜力 126
6.2.1多源数据融合的废物分类与识别 126
6.2.2处置工艺动态优化的多模态建模方法 127
6.2.3多模态技术在环境影响综合评估中的应用 129
6.3生成式人工智能模型的创新应用 131
6.3.1固体废物处置路径优化的生成式模拟 131
6.3.2新型资源化技术与材料设计的生成式建模 132
6.3.3数据稀缺场景下的虚拟数据生成与增强 133
6.4边缘计算与实时监控的未来趋势 134
6.4.1基于边缘 AI 的实时废物流追踪与调控 134
6.4.2边缘计算支持的污染排放预警与治理 135
6.4.3智能化固废处置设备的边缘技术集成 136
6.5数字孪生技术与智能化模拟 138
6.5.1固体废物处置设施的虚拟试验场景模拟 138
6.5.2数字孪生技术在设施运行优化中的应用 139
6.5.3虚实结合的固废治理方案动态反馈系统 140
课后思考与练习 141
参考文献 141