مدیریت لجن یکی از پرهزینه‌ترین و پیچیده‌ترین بخش‌های بهره‌برداری در تصفیه‌خانه‌های فاضلاب محسوب می‌شود و شامل فرایندهایی نظیر تغلیظ، تثبیت، آبگیری، خشک‌سازی و دفع یا بازیافت لجن است. نوسانات مستمر در کمیت و کیفیت لجن ناشی از تغییرات بار آلودگی، شرایط بهره‌برداری و عوامل محیطی، مدیریت کارآمد این زنجیره را با چالش‌های جدی مواجه می‌کند. در سال‌های اخیر، توسعه سامانه‌های پایش برخط، ابزارهای SCADA و پایگاه‌های داده عملیاتی، زمینه استفاده از روش‌های هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های پیچیده و بهینه‌سازی تصمیم‌گیری در مدیریت لجن را فراهم کرده است. هدف این مقاله، مرور و تحلیل کاربردهای عملیاتی هوش مصنوعی در مدیریت لجن تصفیه‌خانه‌های فاضلاب و بررسی نقش آن در بهبود بهره‌برداری از فرایندهای مرتبط با لجن است. در این مطالعه، مهم‌ترین حوزه‌های کاربرد AI شامل پیش‌بینی تولید و ویژگی‌های لجن، پیش‌بینی تولید بیوگاز در هاضم‌های بی‌هوازی، بهینه‌سازی مصرف انرژی و مواد شیمیایی، کنترل هوشمند آبگیری لجن و بهینه‌سازی فرآیندهای خشک‌سازی و بازیافت مورد بررسی قرار گرفته است. همچنین با تحلیل مطالعات موردی در مقیاس پایلوت و تمام‌مقیاس، کارایی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در بهبود عملکرد عملیاتی تصفیه‌خانه‌ها ارزیابی شده است. نتایج مطالعات نشان می‌دهد که استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی می‌تواند دقت پیش‌بینی تولید بیوگاز و کیفیت لجن را به طور قابل‌توجهی افزایش دهد، مصرف مواد شیمیایی در فرآیندهای آبگیری را کاهش دهد و به بهینه‌سازی مصرف انرژی در واحدهای هضم بی‌هوازی و هوادهی کمک کند. همچنین توسعه سامانه‌های کنترل هوشمند مبتنی بر بینایی ماشین و یادگیری عمیق امکان تنظیم خودکار دوز پلیمر و بهبود پایداری عملکرد آبگیری لجن را فراهم می‌کند. در مجموع، کاربرد هوش مصنوعی می‌تواند مدیریت لجن را از یک فرایند واکنشی و مبتنی بر تجربه به یک سیستم تصمیم‌یار داده‌محور و پیش‌بین تبدیل کند. این تحول نه تنها موجب کاهش هزینه‌های بهره‌برداری می‌شود، بلکه امکان تبدیل لجن به منبعی ارزشمند برای تولید انرژی و بازیافت منابع را نیز فراهم می‌سازد و در راستای تحقق اقتصاد چرخشی در صنعت آب و فاضلاب نقش مهمی ایفا می‌کند.