人工智能技术在水污染治理领域的应用研究

李艳琴

（山东环泰环保科技发展有限公司，山东 泰安 271000）

引言

随着我国城市化建设进程的加快和工业化的高度发展，各类污水的排放量不断增加，导致水体环境不断被破坏，水污染问题日益严重。近年来，党中央、国务院高度重视环境保护工作，将环境治理和保护作为贯彻落实科学发展观的重要内容和转变经济发展方式的重要手段，以及推进生态文明建设的根本措施[1]。人工智能（AI，Artificial Intelligence）通常被视为让机器能够智能运行的方法或技术，目前高度数理统计化的机器学习方法在该领域占据了主导地位，将其定义为一个能够从外部数据中学习总结并解决特定目标和任务的系统。当前信息产业蓬勃发展，各类传感器能够提供海量的外部环境数据，深度学习算法依赖计算力强大的硬件能对数据进行精准而深刻的描绘分析，两者组合为人工智能系统的强大学习能力打下了基础，使AI这个并不年轻的概念又重获新生。

随着人工智能技术的迅速发展，其已经广泛应用于农业、气候、金融、工程、安全、教育、医学、环境等多种学科，被认为是常规程序和数学的高效、经济的替代品[2]。将人工智能应用于环境治理领域，已逐渐成为人工智能和环境科学两个学科研究的热点和重点。大量研究表明，人工智能技术被广泛应用于治理水环境污染、大气污染及固废处理、气候变化和其他环境领域，目前已经成为环境监管和治理的良好助手。本研究通过梳理国内外学者利用人工智能技术在去除污水污染物过程中的建模与优化、对流域污水处理过程的优化控制、流域水污染监测系统构建等方面取得的研究成果，为全面提升我国水污染问题的解决能力提供科学可靠的技术指导。

1 水污染环境监测及水利设施监测

环境信息监测是环境科学发展及环境管理的基本条件，AI在水环境监测及水设施检测的软硬件上均能提供助力。

1.1 监测设备

随着监测传感技术与设备的快速发展，基于深度神经网络的AI技术在时空大数据获取及分析中发挥着越来越重要的作用。AI技术已经被用于长期原位水质监测中，包括使用机器学习算法对传统监测方法的升级，如光谱水质代理监测，其可以对不同物质的光谱特征进行学习，实现对水质浓度的预测。对基于计算机视觉技术的新监测方法的探索，包括使用普通摄像头的实时雨量监测、使用深度学习对藻类的监测、以及基于视频图像的溢流堰流量测量等。在大尺度监测领域，遥感技术和AI的结合也得到了大力推广，如基于无人机遥感数据和机器学习算法反演总氮浓度，以及使用近端遥感和神经网络进行TN、TP和COD的预测等。

1.2 监测网络

监测网络的布设是影响监测效果的重要因素。AI对环境信息的挖掘可为网络布设提供更多信息，同时算法应用于监测网络的优化设计，使之更加高效。根据设计驱动因素的不同，即设计输入信息的不同，提出的优化方法可以分为两类：一类只考虑水质监测的代表性；另一类基于多种标准，采用自然条件并考虑社会条件。模糊优化、遗传算法、人工蜂群等算法被用于这些研究中，在缺少历史水质数据的情况下，基于多标准的优化方法是设计新的地表水水质监测网络的行之有效的方法。

1.3 设施检测

排水管网是城市最关键的水环境基础设施。下水道检查是对管网的缺陷进行检测识别，防止因管网缺陷和错接造成污染。基于视觉的下水道检查技术得到了广泛且深入的研究，包括应用闭路电视技术、下水道扫描和评估技术等。其他视觉方法包括热成像技术和激光轮廓分析，它们分别用于检测热异常和生成管道的3D轮廓。对下水道图像进行缺陷监测识别，如果采取传统的人工方法效率极低，因此基于计算机视觉的缺陷识别方法得到了大量研究和使用。多种机器学习算法，如径向基函数网络、卷积神经网络、支持向量机、随机森林、神经模糊、自组织地图等被用于缺陷分类中，这些技术具备较高的识别率，并极大减少了人力消耗。

1.4 AI赋能水环境监测

当前基于光电信号的代理监测技术，弥补了某些场景下应用化学法难以观测或者达不到观测要求等不足（如高频率、偏远地域），还具有低成本、低损耗的特点。凭借AI在光电声图像等信号处理中的优势，后续研究将进一步融合领域知识，有望创造出新型的水环境监测设备和适用于各类水设施的检测工具。在监测网络设计或动态巡检规划中，可以使用AI辅助参数数据自动提取，通过智能优化算法进行规划设计，使得监测布点的设计定量更加科学化、规范化，提高其准确性和灵活性。变化预测数据驱动模型通过对已有水质数据的分析学习，实时监测数据的同化，能够对一定时间范围内的水质变化进行较为准确的预测。如Prophet算法可以捕捉不同的时间周期（周、月、年）内水质的变化规律，而且在有少量数据缺失的情况下也能保证预测的准确性。Prophet算法已经在工业产量需求预测中得到应用，在水量与水质预测领域，如水源地湖库富营养化趋势预测、供水系统中的细菌和总氯预测中亦具有广阔的应用前景。Sun等[3]利用Prophet算法从污水流量中总结出各组成部分的占比规律，从而有助于制定污水排放的调度规则。

1.5 异常预警

水质异常指的是水质偏离其正常水平的现象。水质在长周期范围内本就具有波动现象，而由人类活动引起的水质短期异常才更值得关注，这类异常的出现频率与正常的水质波动也有差异。通过大数据分析，AI算法可以对长周期内水质变化信息实现精准把控，排除离群值对整体规律的影响并将其识别出来。

1.6 AI赋能预警预报

传感器布设的普及以及采样数据的增加，为基于AI开发的异常检测算法提供了大数据来源。未来研究需考虑如何使用AI对水环境监测数据流进行实时准确分析，以实现对水质信息的全方位把控，补充监测过程中的数据缺失，并对水质的异常变化做出及时和准确的预测。近20年来，基于人工神经网络、模糊理论、支持向量机等AI算法的水质模型相继被提出[4]，这些数据驱动模型在某些情景下比机理模型更具优势，在基于在线监测的数据流处理中发挥着重要作用，如何实现AI与传统模型的有效结合也是后续研究的重点。

2 水环境污染溯源

污染溯源，即污染发生后，对上下游水质数据进行分析，从而确定污染源的位置和时间等信息。

2.1 定性溯源

定性溯源是对污染源进行定性分析描述的过程，利用机器学习算法对水样的荧光图谱进行学习，判断主要污染物的类型。荧光光谱法是一种简单、无试剂、非萃取、灵敏度高的方法，常与各类机器学习算法相结合，用于表征天然系统中的溶解性有机物。相关研究使用自组织地图算法和Ward聚类方法组成的两阶段聚类方法，对污水处理厂进出水采集的水样进行分析，找到了典型的污水聚类。清华大学研究团队对南方某水体开展了荧光光谱表征的水质指纹溯源技术的应用研究，在长期监测数据中检测到水质异常，并根据匹配算法判定印染废水是主要污染物。

2.2 定量溯源

对污染源进行定量计算和分析，包括借助各类优化算法进行水质模型的正向模拟以用于污染评估，以及通过数值反演追踪污染源。根据下游监测点的污染物浓度，识别源特征（位置、释放时间和负荷量）的问题可以归类为逆问题。地表水（排水管网系统可视为简化的地表水系统）污染的数值反演方法主要分为三类：（1）模拟优化法；（2）概率方法（贝叶斯法、向后概率法）；（3）数学方法（正则化法、解析法）。模拟优化方法在河流系统的应用最为普遍，它是基于污染物运移传输模型与优化算法计算未知的污染源参数。应用于地表水污染源识别的优化算法主要包括遗传算法、蚁群算法、微分进化算法、粒子群算法等。

2.3 AI赋能污染溯源

当前污染溯源对AI的应用仅停留在初级的算法支持，如应用于定性溯源的自组织映射神经网络和定量溯源的优化算法。后续研究可集中在框架性专家系统搭建，其能有效整合物联网设备数据、环境大数据系统和疑似污染源信息，及时确定污染事件发生位置，调配污染点位周边的战略储备资源，对污染源进行综合治理。这种基于社会复杂结构的专家决策系统，有望建立起一个适用性更广、准确性更高的定性定量耦合溯源体系，以对各类空间尺度、时间尺度下的污染进行溯源分析。

3 水环境污染控制

城市水环境污染的控制是一项复杂的系统工程，从污染源头到处理终端需要进行全程控制。AI在传统的单元化、静态化的规划及其设计和运行管理体系中已被广泛应用，同时也在促进水环境污染控制朝着精细化的动态综合管控方向继续发展。

3.1 源头控制

排污许可是一种从源头控制固定污染源排放的环境管理制度。排污权的有效分配和交易，涉及多个跨区域的排污，监管主体的非线性系统需要达到环境与经济效益的最优化，这些都离不开模型和算法的帮助。从基础的线性规划、动态规划、非线性规划等确定性方法，到以遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、模拟退火等为代表的启发式算法，各类算法已经广泛应用于排污分配中的各类单目标、多目标优化案例中，以期达到环境容量的最大效用。城市水环境的源头控制也包括对传统灰色基础设施的改造，以及海绵城市绿色措施建设等内容。该部分涉及的AI应用主要为使用启发式算法对城市规划进行优化、对建设方案进行评估。

3.2 处理端控制

污水处理是减少污染、改善水环境的最重要步骤，污水处理过程受到多种化学、物理、生物因素的影响，处理流程和工艺的复杂性也增加了系统的不确定性，提高了受纳水体的环境风险。各类机器学习模型（主要为神经网络和决策树以及它们的各类变体）被广泛应用于模拟污水处理厂中各类典型污染物如COD、BOD5、氮、磷、重金属和有机污染物等，在曝气扩散、活性污泥、厌氧消化、硝化反硝化、膜处理以及吸附等各处理环节的处理效果。使用实验数据进行建模，AI可以较为准确地模拟污水处理过程中的各类污染物的处理效率。此外，基于AI的自动化控制系统，可以最大限度地从历史数据和操作经验中总结知识，用于指导污水厂的运行管理，以提高其运行效率和稳定性。基于神经网络、强化学习等模型以及借助数据挖掘、模糊控制等手段，可以实现对污水处理过程中曝气、泵水等环节的精确控制，以适应变化的反应条件，在保证处理效果的前提下，达到降低能耗、削减成本的目的。使用运行或实验数据对具体处理环节进行AI建模，模拟其中的生物、物理、化学处理过程，可以进一步评估、预测和诊断污水处理厂的运行状态，提升其污水处理能力，如提高曝气效率、控制污泥膨胀、评估膜污染情况等[5]。

3.3 AI赋能水环境污染控制

当前服务于水环境污染控制的AI仍部分停留在初级、小范围、短流程操作中，基于目标优化、黑箱建模等途径单独应用于水环境污染的不同环节。然而考虑到水环境管控作为一项系统工程，需要从全局的高度进行顶层设计和规划，应该按照“厂、网、河、源”一体化的理念，采取源头、过程、末端相结合的系统治理思路。从包含集水区、污水管网、处理厂和明渠的城市排水综合管控研究，到包含河流湖泊的大流域管控，AI在这类复杂系统中的优势较之传统方法更加显著。后续研究需考虑如何使用更复杂的AI决策支持系统，为大尺度水系统复杂环境的精细、综合管控提供更好的助力。

4 结论

人工智能技术在水污染治理中的应用为环境治理工作带来了革命性的影响。基于大数据背景的人工智能计算弥补了各类传统数学模型的不足，确保了各类数据的精准与实效。虽然目前人工智能模型需要大量的数据训练才能达到预期的精度，且验证过程可能非常耗时，训练过程的计算成本可能很高，但人工智能在水环境污染监控与治理领域已有许多成功的应用实例，展现出极为广阔的应用前景。