實錄 | 第六期環(huán)境新聞茶座（4）周永潮：AI賦能污水處理產學研融合開辟新路徑

第六期環(huán)境新聞茶座

編者按:

4月9日，以“AI+引領環(huán)境監(jiān)測”為主題的第六期環(huán)境新聞茶座在京舉行。本期茶座旨在探討如何更好地助力AI在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測領域深化實踐、賦能增效，持續(xù)提升生態(tài)環(huán)境治理體系和治理能力現代化水平。中國環(huán)境記協(xié)領導、理事會員，中國環(huán)境監(jiān)測總站有關專家，以及來自地方、高校、企業(yè)等多方代表參會，為助力提升生態(tài)環(huán)境監(jiān)測能力集思廣益，建言獻策。

現將與會嘉賓發(fā)言整理刊發(fā)。今日刊發(fā)實錄（4）——浙江大學教授周永潮的分享。

AI賦能污水處理產學研融合開辟新路徑

浙江大學教授

周永潮

我來自浙江大學，原任職于建筑工程學院市政工程研究所，主要從事城市供水、城市排水以及城市水環(huán)境相關研究，以往與建設系統(tǒng)打交道比較多。浙江大學長三角智慧綠色創(chuàng)新中心作為浙江大學直屬的正處級事業(yè)單位，主要聚焦產業(yè)轉化類技術研發(fā)工作，近期，浙江大學與青島熙正數字科技有限公司攜手成立聯(lián)合創(chuàng)新中心，專注污水處理人工智能控制領域，積極探索產學研快速轉化新機制，相關技術成果已成功應用于江蘇阜寧、湖北交投等多個重點工程項目，為水環(huán)境治理智能化升級提供了新范式。

聯(lián)合創(chuàng)新中心以數據驅動為核心，致力于突破傳統(tǒng)環(huán)境管理瓶頸。長期以來，環(huán)境監(jiān)測多局限于過往和現狀評估，難以實現事前防控。而傳統(tǒng)機理模型面對水質數據非線性、強噪聲和復雜時空依賴等挑戰(zhàn)時力不從心。聯(lián)合創(chuàng)新中心利用AI技術挖掘監(jiān)測數據深層價值，建立水質預測預報體系，推動水環(huán)境管理從事后應急向事前防控轉變。

聯(lián)合創(chuàng)新中心研發(fā)團隊通過多種機器學習模型對比研究發(fā)現，水庫型與自然型河流適用不同AI預測模型，如XGBoost適用于數據維度高、非線性關系復雜的場景，LSTM則在時序預測中表現突出。在此基礎上，研發(fā)團隊引入趨勢分解（STL）與注意力機制，顯著提升了短時與長時預測精度，有效緩解了誤差累積問題。

針對多站點、長時序預測難題，研發(fā)團隊創(chuàng)新提出時空趨勢感知模型（STTNN），融合圖結構與分層聚合策略，在實際應用中展現出優(yōu)異的穩(wěn)定性和泛化能力。同時，通過深度表征學習與氣象引導微調技術，成功實現跨流域數據稀缺區(qū)的高質量預測，使模型在全國尺度上具備良好的空間泛化性，為不同地區(qū)水環(huán)境治理提供了統(tǒng)一解決方案。

依托“高校研發(fā)+企業(yè)轉化+工程落地”的閉環(huán)模式，聯(lián)合創(chuàng)新中心技術成果實現了快速落地。在江蘇阜寧污水處理廠提標改造項目與湖北交投高速服務區(qū)項目中，AI智能控制及預測精準管控系統(tǒng)有效助力客戶工藝優(yōu)化與智能調控，實現了藥劑投加的智能調節(jié)與運維成本的顯著降低，形成了校企共贏的良好局面。

在技術突破的同時，研發(fā)團隊也正視當前AI在水環(huán)境治理中的挑戰(zhàn)，當前AI模型的可解釋性大多停留在事后分析層面，未來研究應轉向過程理解，融合因果推理與知識嵌入，構建具備物理一致性的可解釋模型。

浙江大學與青島熙正數字科技有限公司的合作，將繼續(xù)推動AI技術與環(huán)境治理的深度融合，為我國水環(huán)境精細化管理與污染源頭防控提供更智能、更高效的解決方案。

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