人工智能技術在水污染治理領域的應用研究

李艷琴

（山東環泰環保科技發展有限公司，山東 泰安 271000）

引言

隨著我國城市化建設進程的加快和工業化的高度發展，各類污水的排放量不斷增加，導致水體環境不斷被破壞，水污染問題日益嚴重。近年來，黨中央、國務院高度重視環境保護工作，將環境治理和保護作為貫徹落實科學發展觀的重要內容和轉變經濟發展方式的重要手段，以及推進生態文明建設的根本措施[1]。人工智能（AI，Artificial Intelligence）通常被視為讓機器能夠智能運行的方法或技術，目前高度數理統計化的機器學習方法在該領域占據了主導地位，將其定義為一個能夠從外部數據中學習總結并解決特定目標和任務的系統。當前信息產業蓬勃發展，各類傳感器能夠提供海量的外部環境數據，深度學習算法依賴計算力強大的硬件能對數據進行精準而深刻的描繪分析，兩者組合為人工智能系統的強大學習能力打下了基礎，使AI這個并不年輕的概念又重獲新生。

隨著人工智能技術的迅速發展，其已經廣泛應用于農業、氣候、金融、工程、安全、教育、醫學、環境等多種學科，被認為是常規程序和數學的高效、經濟的替代品[2]。將人工智能應用于環境治理領域，已逐漸成為人工智能和環境科學兩個學科研究的熱點和重點。大量研究表明，人工智能技術被廣泛應用于治理水環境污染、大氣污染及固廢處理、氣候變化和其他環境領域，目前已經成為環境監管和治理的良好助手。本研究通過梳理國內外學者利用人工智能技術在去除污水污染物過程中的建模與優化、對流域污水處理過程的優化控制、流域水污染監測系統構建等方面取得的研究成果，為全面提升我國水污染問題的解決能力提供科學可靠的技術指導。

1 水污染環境監測及水利設施監測

環境信息監測是環境科學發展及環境管理的基本條件，AI在水環境監測及水設施檢測的軟硬件上均能提供助力。

1.1 監測設備

隨著監測傳感技術與設備的快速發展，基于深度神經網絡的AI技術在時空大數據獲取及分析中發揮著越來越重要的作用。AI技術已經被用于長期原位水質監測中，包括使用機器學習算法對傳統監測方法的升級，如光譜水質代理監測，其可以對不同物質的光譜特征進行學習，實現對水質濃度的預測。對基于計算機視覺技術的新監測方法的探索，包括使用普通攝像頭的實時雨量監測、使用深度學習對藻類的監測、以及基于視頻圖像的溢流堰流量測量等。在大尺度監測領域，遙感技術和AI的結合也得到了大力推廣，如基于無人機遙感數據和機器學習算法反演總氮濃度，以及使用近端遙感和神經網絡進行TN、TP和COD的預測等。

1.2 監測網絡

監測網絡的布設是影響監測效果的重要因素。AI對環境信息的挖掘可為網絡布設提供更多信息，同時算法應用于監測網絡的優化設計，使之更加高效。根據設計驅動因素的不同，即設計輸入信息的不同，提出的優化方法可以分為兩類：一類只考慮水質監測的代表性；另一類基于多種標準，采用自然條件并考慮社會條件。模糊優化、遺傳算法、人工蜂群等算法被用于這些研究中，在缺少歷史水質數據的情況下，基于多標準的優化方法是設計新的地表水水質監測網絡的行之有效的方法。

1.3 設施檢測

排水管網是城市最關鍵的水環境基礎設施。下水道檢查是對管網的缺陷進行檢測識別，防止因管網缺陷和錯接造成污染。基于視覺的下水道檢查技術得到了廣泛且深入的研究，包括應用閉路電視技術、下水道掃描和評估技術等。其他視覺方法包括熱成像技術和激光輪廓分析，它們分別用于檢測熱異常和生成管道的3D輪廓。對下水道圖像進行缺陷監測識別，如果采取傳統的人工方法效率極低，因此基于計算機視覺的缺陷識別方法得到了大量研究和使用。多種機器學習算法，如徑向基函數網絡、卷積神經網絡、支持向量機、隨機森林、神經模糊、自組織地圖等被用于缺陷分類中，這些技術具備較高的識別率，并極大減少了人力消耗。

1.4 AI賦能水環境監測

當前基于光電信號的代理監測技術，彌補了某些場景下應用化學法難以觀測或者達不到觀測要求等不足（如高頻率、偏遠地域），還具有低成本、低損耗的特點。憑借AI在光電聲圖像等信號處理中的優勢，后續研究將進一步融合領域知識，有望創造出新型的水環境監測設備和適用于各類水設施的檢測工具。在監測網絡設計或動態巡檢規劃中，可以使用AI輔助參數數據自動提取，通過智能優化算法進行規劃設計，使得監測布點的設計定量更加科學化、規范化，提高其準確性和靈活性。變化預測數據驅動模型通過對已有水質數據的分析學習，實時監測數據的同化，能夠對一定時間范圍內的水質變化進行較為準確的預測。如Prophet算法可以捕捉不同的時間周期（周、月、年）內水質的變化規律，而且在有少量數據缺失的情況下也能保證預測的準確性。Prophet算法已經在工業產量需求預測中得到應用，在水量與水質預測領域，如水源地湖庫富營養化趨勢預測、供水系統中的細菌和總氯預測中亦具有廣闊的應用前景。Sun等[3]利用Prophet算法從污水流量中總結出各組成部分的占比規律，從而有助于制定污水排放的調度規則。

1.5 異常預警

水質異常指的是水質偏離其正常水平的現象。水質在長周期范圍內本就具有波動現象，而由人類活動引起的水質短期異常才更值得關注，這類異常的出現頻率與正常的水質波動也有差異。通過大數據分析，AI算法可以對長周期內水質變化信息實現精準把控，排除離群值對整體規律的影響并將其識別出來。

1.6 AI賦能預警預報

傳感器布設的普及以及采樣數據的增加，為基于AI開發的異常檢測算法提供了大數據來源。未來研究需考慮如何使用AI對水環境監測數據流進行實時準確分析，以實現對水質信息的全方位把控，補充監測過程中的數據缺失，并對水質的異常變化做出及時和準確的預測。近20年來，基于人工神經網絡、模糊理論、支持向量機等AI算法的水質模型相繼被提出[4]，這些數據驅動模型在某些情景下比機理模型更具優勢，在基于在線監測的數據流處理中發揮著重要作用，如何實現AI與傳統模型的有效結合也是后續研究的重點。

2 水環境污染溯源

污染溯源，即污染發生后，對上下游水質數據進行分析，從而確定污染源的位置和時間等信息。

2.1 定性溯源

定性溯源是對污染源進行定性分析描述的過程，利用機器學習算法對水樣的熒光圖譜進行學習，判斷主要污染物的類型。熒光光譜法是一種簡單、無試劑、非萃取、靈敏度高的方法，常與各類機器學習算法相結合，用于表征天然系統中的溶解性有機物。相關研究使用自組織地圖算法和Ward聚類方法組成的兩階段聚類方法，對污水處理廠進出水采集的水樣進行分析，找到了典型的污水聚類。清華大學研究團隊對南方某水體開展了熒光光譜表征的水質指紋溯源技術的應用研究，在長期監測數據中檢測到水質異常，并根據匹配算法判定印染廢水是主要污染物。

2.2 定量溯源

對污染源進行定量計算和分析，包括借助各類優化算法進行水質模型的正向模擬以用于污染評估，以及通過數值反演追蹤污染源。根據下游監測點的污染物濃度，識別源特征（位置、釋放時間和負荷量）的問題可以歸類為逆問題。地表水（排水管網系統可視為簡化的地表水系統）污染的數值反演方法主要分為三類：（1）模擬優化法；（2）概率方法（貝葉斯法、向后概率法）；（3）數學方法（正則化法、解析法）。模擬優化方法在河流系統的應用最為普遍，它是基于污染物運移傳輸模型與優化算法計算未知的污染源參數。應用于地表水污染源識別的優化算法主要包括遺傳算法、蟻群算法、微分進化算法、粒子群算法等。

2.3 AI賦能污染溯源

當前污染溯源對AI的應用僅停留在初級的算法支持，如應用于定性溯源的自組織映射神經網絡和定量溯源的優化算法。后續研究可集中在框架性專家系統搭建，其能有效整合物聯網設備數據、環境大數據系統和疑似污染源信息，及時確定污染事件發生位置，調配污染點位周邊的戰略儲備資源，對污染源進行綜合治理。這種基于社會復雜結構的專家決策系統，有望建立起一個適用性更廣、準確性更高的定性定量耦合溯源體系，以對各類空間尺度、時間尺度下的污染進行溯源分析。

3 水環境污染控制

城市水環境污染的控制是一項復雜的系統工程，從污染源頭到處理終端需要進行全程控制。AI在傳統的單元化、靜態化的規劃及其設計和運行管理體系中已被廣泛應用，同時也在促進水環境污染控制朝著精細化的動態綜合管控方向繼續發展。

3.1 源頭控制

排污許可是一種從源頭控制固定污染源排放的環境管理制度。排污權的有效分配和交易，涉及多個跨區域的排污，監管主體的非線性系統需要達到環境與經濟效益的最優化，這些都離不開模型和算法的幫助。從基礎的線性規劃、動態規劃、非線性規劃等確定性方法，到以遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法、模擬退火等為代表的啟發式算法，各類算法已經廣泛應用于排污分配中的各類單目標、多目標優化案例中，以期達到環境容量的最大效用。城市水環境的源頭控制也包括對傳統灰色基礎設施的改造，以及海綿城市綠色措施建設等內容。該部分涉及的AI應用主要為使用啟發式算法對城市規劃進行優化、對建設方案進行評估。

3.2 處理端控制

污水處理是減少污染、改善水環境的最重要步驟，污水處理過程受到多種化學、物理、生物因素的影響，處理流程和工藝的復雜性也增加了系統的不確定性，提高了受納水體的環境風險。各類機器學習模型（主要為神經網絡和決策樹以及它們的各類變體）被廣泛應用于模擬污水處理廠中各類典型污染物如COD、BOD5、氮、磷、重金屬和有機污染物等，在曝氣擴散、活性污泥、厭氧消化、硝化反硝化、膜處理以及吸附等各處理環節的處理效果。使用實驗數據進行建模，AI可以較為準確地模擬污水處理過程中的各類污染物的處理效率。此外，基于AI的自動化控制系統，可以最大限度地從歷史數據和操作經驗中總結知識，用于指導污水廠的運行管理，以提高其運行效率和穩定性。基于神經網絡、強化學習等模型以及借助數據挖掘、模糊控制等手段，可以實現對污水處理過程中曝氣、泵水等環節的精確控制，以適應變化的反應條件，在保證處理效果的前提下，達到降低能耗、削減成本的目的。使用運行或實驗數據對具體處理環節進行AI建模，模擬其中的生物、物理、化學處理過程，可以進一步評估、預測和診斷污水處理廠的運行狀態，提升其污水處理能力，如提高曝氣效率、控制污泥膨脹、評估膜污染情況等[5]。

3.3 AI賦能水環境污染控制

當前服務于水環境污染控制的AI仍部分停留在初級、小范圍、短流程操作中，基于目標優化、黑箱建模等途徑單獨應用于水環境污染的不同環節。然而考慮到水環境管控作為一項系統工程，需要從全局的高度進行頂層設計和規劃，應該按照“廠、網、河、源”一體化的理念，采取源頭、過程、末端相結合的系統治理思路。從包含集水區、污水管網、處理廠和明渠的城市排水綜合管控研究，到包含河流湖泊的大流域管控，AI在這類復雜系統中的優勢較之傳統方法更加顯著。后續研究需考慮如何使用更復雜的AI決策支持系統，為大尺度水系統復雜環境的精細、綜合管控提供更好的助力。

4 結論

人工智能技術在水污染治理中的應用為環境治理工作帶來了革命性的影響。基于大數據背景的人工智能計算彌補了各類傳統數學模型的不足，確保了各類數據的精準與實效。雖然目前人工智能模型需要大量的數據訓練才能達到預期的精度，且驗證過程可能非常耗時，訓練過程的計算成本可能很高，但人工智能在水環境污染監控與治理領域已有許多成功的應用實例，展現出極為廣闊的應用前景。