芬顿高级氧化技术是处理高浓度、难生物降解工业废水（如制药、化工）的有效手段。然而，其工艺参数的优化是一大难题。H₂O₂与Fe²⁺的摩尔比、初始pH、反应温度和时间等参数之间存在复杂的、非线性的交互作用，且运行效果（COD去除率）与经济性（药剂成本）往往是相互冲突的目标。传统的单因素优化或正交试验方法，不仅实验工作量大，而且难以捕捉参数之间的高阶交互关系，更无法找到同时满足多个目标的最优参数组合。机器学习与遗传算法的结合，为解决这一复杂的多目标优化问题提供了强大的计算工具。

  本研究以某制药厂实际生产废水为对象，首先通过历史运行数据和补充实验，构建了包含200余组不同工艺参数组合及其对应COD去除率的数据集。然后，采用随机森林（Random Forest）算法，以H₂O₂投加量、Fe²⁺投加量、初始pH、反应时间作为输入特征，COD去除率作为输出目标，训练预测模型。经调参后的随机森林模型在测试集上表现出极高的预测精度。在此基础上，利用非支配排序遗传算法（NSGA-II），设定两个优化目标——最大化COD去除率和最小化吨水药剂成本，在给定的参数空间中搜索帕累托最优解集。NSGA-II通过模拟自然选择和遗传变异，种群在数十代进化后逐渐收敛至一系列非支配的、互不占优的最优解。

  最终获得的帕累托前沿曲线清晰地展示了COD去除率与药剂成本之间的权衡关系。从曲线上可以识别出两个典型的最优工况：工况A为低成本模式（药剂费约8.5元/m³），COD去除率约为82%，适合常规达标要求；工况B为高去除率模式（药剂费约15.2元/m³），COD去除率高达95%，适用于应对进水冲击或更高排放标准。现场运行人员可以根据实际需求，在帕累托前沿上灵活选择运行点。将该优化方案试用于厂内，在稳定达到出水标准的前提下，相比经验投加模式，平均药剂成本降低了18.7%。该方法论成功地将数据驱动的智能优化方法应用到了工业废水处理的精细化管理中，展现了人工智能技术在环境工程领域的巨大应用价值。

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