基于人工智能的農村飲用水智慧監測

譚振華,秦 成,蒙良慶

(1.力合科技(湖南)股份有限公司,湖南 長沙 410221;2.重慶市生態環境監測中心， 重慶 401147)

1 引言

飲用水安全作為與人體健康息息相關的因素，是生態環境保護、水利供水、衛生健康預防等工作的重中之重[1]。而農村飲用水是我國居民供水系統中的相對薄弱環節[2～5]，是當前亟需關注的熱點，現階段已有大量的學者開展農村飲用水水源地水質狀況評價[6～8]、飲用水水源的安全及水處理工藝[9,10]、飲用水水質監測方法[11～14]、監測傳感器技術[15～20]等方面的研究，上述研究成果有效的降低水源地污染所帶來的各種風險。但目前的研究在2方面存在不足：①由于生態環境、水利、衛生部門的職能職責的差異，目前的研究大多是將水源地水、水廠水、末梢水割裂開單獨監測，缺少建立從水源到用戶的全過程農村飲用水水質監測技術；②鑒于農村飲用水具有分散廣、數量多的特點，導則目前尚無有力監測技術支撐精細化管理和聯防聯控。

鑒于此，本文提出以水源水、出廠水和管網末梢水的采樣終端三重監測+全自動中心實驗室特征參數監測模式；實現源水預警，出廠水和網管末稍水三重安全保障,全自動中心實驗室精準監測的管理理念；整合現有的監測大數據，解析當前農村飲用水污染物來源，進行源解析或模型分析，科學揭示農村飲用水污染的成因、影響程度，為管理部門制定治理決策提供依據。

2 基于人工智能的農村飲用水水質監測技術

2.1 總體概況

建立以全自動化中心實驗室為主體，智能采樣終端和可視化監管平臺為兩翼的全方位聯動監測體系。智能采樣終端設置于水源水、出廠水和管網末梢水處，由在線監測和采樣送檢兩部分組成，其中采樣送檢兼顧在線采樣和手工采樣2種方式，采用APP對采樣環節進行統一管理，采用靈活多樣的樣品運輸工具送樣至全自動化實驗室。交接雙方采用APP進行面對面交接，二維碼傳遞樣品信息，信息在線流轉。全自動化實驗室儀器操作人員放置樣品，一鍵啟動檢測，水樣數據，質控數據，測試流程日志實時上傳。全過程管理大數據平臺實時收集在線監測數據、采樣、運輸、交接、檢測各環節產生的數據，實現水質監測質量全方位智能化監管?？傮w方案見圖1。

圖1 總體方案

2.2 技術流程

2.2.1 水質采樣

以智能在線采樣為主，手工采樣為輔，在有必要且有條件安裝的污染源排放口統一安裝在線采樣設備，在一般的排放口采用手工采樣方式，在實際過程中，可根據具體問題靈活調整在線或手工采樣方式。

(1)智能管控終端。采用智能管控終端對水源水、出廠水、網管末稍水實現24 h在線采樣，內置等時、等流量、即時采樣模式。能遠程操作智能管控終端，修改自動采樣策略，靈活設置機器按監管的需求進行樣品采集。為滿足國家標準和水廠需要，根據相關標準配備必要的監測設備、采樣設備和數據傳輸設備，為農飲水的監測預警提供技術支持。設備配置見表1。

表1 智能管控終端在線設備配置

(2)手工采樣。在未設置在線采樣設備的點位，采用手工采樣方式，采樣人員持證上崗，采樣過程視頻跟蹤錄像，便于事后復查，確保采樣行為合規。在手工采樣的同時，配置便攜式儀器做好現場項目監測。采樣人員使用采樣APP，規范管理采樣人員現場GPS簽到，采樣信息、現場監測結果便捷填報，樣品交接信息化流轉，減少手工填報工作。

2.2.2 樣品保存運輸

樣品保存運輸采用水樣冷藏運輸箱、冷鏈運輸車或物流運輸；本環節關鍵在于冷藏運輸箱、冷鏈運輸車、采樣瓶具有GPS定位功能和防開啟功能，將定位軌跡和采樣瓶開啟情況上傳至大數據中心監管端，使樣品運輸過程留痕可溯源。

2.2.3 自動化實驗室監測

集中式自動化監測實驗室的建設不單純是選配合理的儀器設備，還要綜合考慮實驗室的總體規劃，合理布局和平面設計，以及供電、供水、通風、廢液處理、安全措施等基礎設施和基本條件。

全自動中心實驗室由多個檢測通道、多臺自動進樣器和1套儀器操作終端軟件組成，實現進樣、預處理、反應分析、計算結果全過程自動化、批量化檢測。操作人員一鍵操作，全自動批量、高效完成水樣檢測，自動完成數據質控，檢測數據及運行流程直傳大數據平臺，實現監測數據“準、快”目標。儀器布局示意如圖2所示，部分檢測通道監測項目及分析方法見表2所示。

圖2 儀器布局示意

表2 分析儀部分檢測通道情況一覽

2.2.4 信息化管理

信息化軟件系統負責對采樣、送樣、實驗室檢測全過程進行管理，監測數據統一集中收集處理應用。系統由現場采樣APP、自動檢測儀器軟件和數據中心監測監管系統組成。系統結構如圖3所示。

圖3 采樣、運輸、自動監測管理系統結構

2.3 與傳統監測技術的對比研究

現將AI自動化實驗室和傳統手工實驗室從代表性、檢測效率、準確性、成本、結果報出5個方面進行對比，詳見表3。

表3 AI自動化實驗室和傳統手工實驗室對比

傳統監測方式存在以下不足：①人工即時采樣不具有連續性、代表性，對超標水樣超標原因調查缺少有效手段；②監測任務重，人力資源耗費多，分析效率不能長期維持，監測質量難以全程溯源，水質情況不能及時體現；③監測點位及數據不能直觀展示，超標分布情況可視化程度待提升。

3 實例應用

3.1 研究區概況

A縣位于三峽庫區腹心，是三峽庫區生態經濟區沿江經濟走廊承東啟西、南引北聯的重要樞紐。一方面，農村飲用水水廠眾多，有60余個鄉鎮水廠，6000余個村級水廠，水質監測站儀器設備配備、人員編制難以滿足當前的監測需求，村級水廠成為監測盲區，存在飲水安全風險; 同時由于水廠自行監測能力不足，基本未配置在線監測，僅便攜式對余氯/濁度/色度/pH值進行監測。另一方面，現階段監測頻次低，1000 t以上水廠一季度一次，其余半年一次;水廠自行監測能力不足，監測覆蓋不全，僅出廠水進行一周3次的監測；末梢水監測頻次低于一周1次，甚至未進行監測；水源水基本未進行監測, 因此，不能及時發現水質超標情況，存在飲水安全風險,突發事故應急能力薄弱, 供水應急能力建設滯后。

3.2 研究區農飲水智慧監測方案

A縣農飲水監測現狀主要以人工監測為主，特別在采樣和監測方面占用了大量的人力資源和設備資源、人工檢測時間和精力有限檢測頻次低、監測項目受限，人工采樣受時間、空間、成本限制、人工檢測成本較高，同時無法快速、批量性的出具監測數據，對A縣農飲水的監管監測力度不足。針對這一現狀，在2022年4月份，根據A縣農飲水環境現狀和水廠分布實際情況，按照科學設計、合理布局原則，分別在9個水廠的水源水、出廠水、網末梢水布設共安裝了20個智能管控終端，建設了1座AI自動化實驗室，1個可視化監管平臺，實現自動采樣、自動監測、全過程溯源留痕的監測體系。

3.3 智能檢測終端

水源水配置水溫、pH值、濁度在線監測，地下水水源增加配置電導率在線監測；出廠水、末梢水配置水溫、 pH值、濁度、余氯在線監測。采樣使用等時等比例自動采集水樣，采樣的同時進行在線參數的監測，目前每4 h進行1次監測。

3.4 AI自動化實驗室

AI自動化實驗室具備28個指標的全自動檢測能力，其中常規指標25個：砷、鎘、鉻(六價)、鉛、汞、氰化物、氟化物、硝酸鹽(以N計)、色度(鉑鈷色度單位)、鋁、鐵、錳、銅、鋅、氯化物、硫酸鹽、總硬度、高錳酸鹽指數、揮發酚類、陰離子合成洗滌劑、硫化物、氨氮、總磷、總氮、化學需氧量；微生物指標3個：總大腸菌群、大腸埃希氏菌，并且預留了擴展空間。常規指標日檢測量均能達50個樣，微生物指標日檢測量均能達20個樣。

3.5 運行效果

3.5.1 評價標準

根據A縣的實際情況，不同水源類型采用不同的評價標準。詳見表4評價標準依據及指標。

表4 評價標準及指標

3.5.2 檢測成果分析

A縣農飲水AI自動化實驗室自2022年4～5月份，對9個水廠和7個鄉鎮農飲水鋁、鉻(六價)、汞、硝酸鹽、硫酸鹽、氨氮、色度、砷、鐵、化學需氧量、高錳酸鹽指數、錳、總硬度、氯化物、氟化物、氰化物16個指標進行檢測，共接收500余個水樣。

(1)水廠檢測分析成果。AI實驗室4～5月份接收9個水廠水源水、出廠水、末梢水共計400多個水樣，檢測5000余條數據。9個水廠出廠水，均出現超標情況，超標因子主要為：鋁、色度、錳。

水源水到出廠水鋁濃度由達標變為超標，原因是水處理過程中，鋁鹽絮凝劑導致。建議：①鋁鹽絮凝效果和水源水pH值有密切關系，但pH值會有一定波動，目前智能管控終端已實時自動監測pH值，水廠可根據pH值變化情況，改變鋁鹽絮凝劑的添加劑量，以改善絮凝效果，從而降低鋁濃度。②根據水源水智能管控終實時自動監測的渾濁度，計算出最合理的鋁鹽加入量，避免過多加入，導致鋁濃度升高。

2個水廠錳超標的原因一方面是水源水本身錳的含量就比較高，另一方是水廠的凈化錳的能力有待提升，雖經過水廠處理后，錳含量有一定降低，但出廠水仍超標，目前僅2個月數據，無法判定和季節性是否有關。建議一方面從水源水出發，找到影響水源水錳的因素，另一方面改良水廠工藝提升水廠對錳的凈化能力。

(2)鄉鎮分析成果。AI實驗室4～5月份接收A縣共7個鄉鎮，分別對1000人以下121個飲水點檢測，檢測近2000條數據。達標79個，達標率65.3%；主要超標色度、鐵、鋁。達標率低的原因為這7個鄉鎮的集中供水點來水為井水、泉水、湖水等，未經過處理且容易受到污染，建議應加強鄉鎮飲用水規范管理，排查并控制污染源，并加強集中式水廠供水。

4 結論

提出的基于人工智能的農村飲用水水質智慧監測技術實現了一種新型的“采、運、測、管”模式，是一種多時空、高序列、全鏈條的水質監測模式。很好地解決了傳統監測中的痛點問題：大批量樣品，任務重，人力資源成本高；對檢測人員的化學專業技能要求高，人才難覓；檢測人員流動性大，新人培養成本高，且難以保證數據質量；部分監測項目人工分析流程復雜；部分監測項目分析所需試劑劇毒，對檢測人員身體有害等具體問題。

基于人工智能的農村飲用水水質智慧監測技術在三峽庫區A縣的實際應用，對其農飲水工程進行全覆蓋檢測，摸清其農飲水水質情況，并深度分析，為提升A縣農飲水質量提供參考及方案，從而提升全縣農村飲用水質量。