火狐tv直播平台:“闖”進城市污水資源化使用全新領域（我身邊的最強大腦）

  北京市南四環涼水河畔的小紅門再生水廠，每日處理約60萬立方米的污水，承擔著北京市區西部、南部多數地區的城市污水資源化使用任務。

  合理管控水廠的運行，推動城市污水資源化使用，有利於守護好這道“淨化屏障”。我和一支北京工業大學的團隊在這個領域長期深耕。

  這是一個扎手的課題——城市污水資源化使用過程動態復雜，不僅工藝流程盤根錯節，污染物種類繁雜多樣且彼此影響，流入污水的水質波動也很大，導致運行狀態不穩。其間的化學反應灵敏多變，愈加增添了難度。

  能不能用智能化手法應對這些難題？多年從事復雜動態系統的智能優化操控研讨，我和團隊意識到AI在污水資源化使用方面的潛力。

  “闖”進全新領域，我們邊研讨邊探究，經過多年攻關，逐渐霸占污染物特征識別、全流程協同優化、運行設備精准調控等技術難題，構建出能實現城市污水高效資源化使用的智能調控關鍵技術體系。

  在這套技術體系中，關鍵變量溶解氧濃度的精准調控至關重要。為淨化污水，好氧微生物充當分化污染物、清潔污水的“操作員”，而溶解氧便是支撐它們作业的“食糧”。“食糧”既不能多，也不能少。太多，不僅浪費动力，還會擾亂菌群作业節奏﹔太少，則會讓“操作員”力不從心，導致淨水作用不達標。

  城市污水資源化使用過程復雜，假如過度依賴傳統办法，關鍵變量的濃度調控作用往往欠佳。起先，我們採用“傳統+智能”的組合计划。但是，此時的智能算法依靠傳統操控，只能起到輔助微調作用，優勢無法真实發揮出來。

  在探究污水資源化使用工藝規律中，我們發現其生化過程演變、前后運行狀態關聯的獨特性。這啟發我們提出數據資源驅動的創新式自主學習办法，徹底擺脫對傳統操控的依賴。

  我們優化操控設計形式，通過逐次细小的調整，實現战略穩定在線學習。同時，構建新機制，確保系統在應對擾動或異常時，能快速做出調控反應，進而讓操控系統像人一樣“邊做邊學、越做越好”，完成了從“依靠傳統、被動輔助”到“自主調控、優於傳統”的升級。

  基於一系列創新，團隊研制出能動態調整供氧狀態、精准把控氧氣配比的調控计划，實現自動適配復雜工況、全程保证淨水作用。這就讓智能體在與環境交互的過程中自主學習，並在學習時自適應優化操控战略。具備判斷與決策才能的“大腦”后，實驗顯示，自主操控战略對污水資源化使用系統的調控作用顯著改进。

  理論和办法還需到實踐中承受檢驗。在北京清河、北京小紅門等多家再生水廠應用，團隊研發的智能調控相關技術交出一份優秀“成績單”——溶解氧操控精度達到95%以上，均匀能耗下降5%以上，藥耗減少超過20%。

  令人骄傲的是，作為城市污水高效資源化使用的“中國计划”，團隊部分技術被多個國家的再生水廠借鑒。

  推動城市污水資源化使用，不僅有助於解決水資源缺少問題，還能保護生態環境。未來，我和團隊將推動AI和污水資源化使用工藝深层次地交融，實現全流程智能化升級，為科技創新助力美麗中國建設貢獻力气。

  （作者為中國自動化學會環境感知與保護自動化專業委員會委員，本報記者喻思南採訪收拾）

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