“算法馭水”更環保更高效

傳統水處理過程常依賴現場經驗和人工計算，存在高能耗、高物耗、低效率問題。人工智能水務系統能夠依據水質、水量以及工藝條件等因素的動態變化進行智能決策和調控，對推動水處理行業從“經驗治水”邁向“算法馭水”具有重要意義。

“水處理技術在低碳化與資源化領域的協同突破，關鍵在于與智能化技術的深度融合。”日前，在第Y12次香山科學會議上，中山大學計算機學院教授衡益分析，這意味著水處理技術的轉型升級需從追求單一技術點的革新，轉向依靠智能化實現系統級優化。

全鏈條賦能水處理過程

污水處理與再利用是實現水資源開源增量的重要途徑。然而，水處理行業正面臨綠色低碳轉型的重大挑戰。哈爾濱工業大學教授王威說，污水本身具有重要資源屬性，但傳統處理過程常常會耗散污水中的多種能量，還將某些資源轉化為溫室氣體，且需額外投入能量和物質。這使傳統水處理系統成為隱形的“能源消耗和碳排放大戶”。

在衡益看來，下一代水處理技術應在低碳降耗工藝、資源回收及高效能源利用技術等領域實現協同突破。這不僅依賴材料科學和工藝工程的進步，更需要智能化技術深度介入，以實現復雜工藝參數的優化調控。

那么，人工智能技術究竟如何賦能水處理？

膜材料借助物理作用機制，可實現對污染物的精準分離，兼具高效處理與環保特性，因而被廣泛應用于水質凈化、廢水處理等領域。南京工業大學教授孫世鵬介紹了納濾膜技術從基礎研究到工程應用的全鏈條創新路徑。其團隊建立軸向電荷分布傳質模型，發現梯度電荷結構可產生內建電場，顯著提升離子分離效率，據此研制出新型納濾膜。他著重提出，未來需引入機器學習等人工智能技術，實現水處理技術向精準化與智能化跨越。

蘇州大學副教授羅玖團隊則聚焦反滲透膜系統的設計優化，運用三維高保真多物理場數學建模、高性能計算以及人工智能技術，提出基于超算的機器學習驅動高通量反滲透膜系統多尺度設計框架。該框架計算規模龐大，效率提升顯著，可大幅縮短設計周期，為膜過程優化設計提供新思路。

除了膜材料與工藝方面的創新，催化過程也是人工智能賦能水處理的重要方面。

中國科學技術大學教授陳潔潔介紹，催化—生化耦合系統將化學催化與生物降解過程有機結合，兼顧處理效率與可持續性。該系統的優化控制是關鍵，需平衡污染物去除率與能耗、碳排放。她說，人工智能技術可實現實時監測與調控，并通過構建預測模型，智能調整催化劑投加量等參數，從而有效降低能耗與溫室氣體排放。

在新污染物控制方面，中山大學教授楊欣介紹，高級氧化技術正走向多元化發展，而人工智能將在催化劑設計、機理解析和工藝優化中發揮關鍵作用。

材料與工藝的突破只是起點，唯有借助全流程智能決策工業大模型，才能將各項先進技術在真實場景中實現最優協同與效能最大化。

中國市政工程華北設計研究總院副總工程師王浩正介紹，目前他所在團隊研發的水工業大模型可實現供排水全流程覆蓋應用：在供水管網漏損管理中，能精準識別漏損并制定調控策略；在城市排水防澇管理中，可支持積水點預測、排水設施優化調度以及應急響應。在具身智能體應用上，團隊正探索水工業大模型在空地網一體化巡檢、診斷與控制中的“大腦”作用，以及云邊端一體化產品開發。

智慧水務面臨三大挑戰

盡管人工智能在水處理領域已有部分應用，但目前仍面臨多方面挑戰。

“什么是好模型？”“如何開發好模型？”“如何讓人用好模型？”這些問題引起了與會專家的熱烈討論。

在清華大學副研究員邱勇看來，科研界已建立多種水處理模型方法和工具，產業界也在積極應用前沿技術。但上述三個問題若得不到解決，將阻礙人工智能在水處理領域進一步發展。未來需進一步打造垂類模型，深化垂類模型應用，加大人工智能技術對水處理領域的滲透。

中國科學院重慶綠色智能技術研究院副研究員殷逢俊介紹，在污水處理智能工藝研究中，純機理與純數據驅動的智能控制模型均存瓶頸，因此團隊主張構建機理—數據耦合驅動模型，同時提出工藝可觀可控性分析方法，以解決耦合建模中的橋梁缺失問題。

中山大學教授方晶云認為，智慧水務面臨三大挑戰。一是基礎設施落后，現有設備數據在線采集能力弱，需逐步更新智能傳感設備。二是數據質量差，需建立數據清理體系以支撐智慧決策。三是智慧平臺功能尚不完善，缺乏海量數據深度分析與預警能力，且全流程智慧決策大模型尚未成熟。她建議，應推動水處理與人工智能專家的深度協同，促進模型精準調優與智慧水務進化。

哈爾濱工業大學（深圳）研究員姜繼平進一步分析，當前數字孿生技術在工程應用中的價值尚未充分釋放，面臨投入產出比失衡、硬件同步困難等挑戰。他提出三大突破方向：模型工程化，實現算法模塊標準化與認證；軟硬件協同，構建分布式邊緣計算網絡；水信息學內核重構，建立以效率最高、能量最低、系統最穩定為第一性原理的決策體系。

蘇州大學教授王進同樣認為，數字孿生技術可為智慧水務發展帶來新思路，但現有智慧水務系統仍存在實時性不足、算法與平臺依賴國外、能耗偏高等問題。他提出，可利用云邊協同計算降低帶寬消耗和網絡延遲，通過機器學習與強化學習實現水處理“預測—優化—控制”閉環。

此外，針對高校布局水處理相關工業軟件研發問題，復旦大學教授陸帥提出的問題直指核心：高校角色如何定位？產學研合力如何真正落地？廣州中望龍騰軟件股份有限公司研發總監李士才以中山大學與該公司等聯合研發的FIND軟件為例說，高校應聚焦核心技術攻關，而企業應提供場景與產品化支持，形成“學術創新—產品迭代”閉環。

天津工業大學研究員胡云霞進一步分析，水處理技術創新需在清晰的邊界條件框架下推進。當下應重點考慮成本與能耗等現實約束，未來還需預判能源、空間等條件變化。她建議，凝聚行業共識建立分層評估體系，形成適合國情的多元化技術路徑。

盡管挑戰重重，但人工智能在水處理領域的發展前景依然廣闊。與會專家們一致認為，人工智能、大數據等新興技術正通過與傳統工業技術深度融合，為水處理行業智能化與綠色化發展注入強勁動能。