生成式人工智能在污水处理系统中的应用

       传感器及在线监测设备在污水处理系统的使用日益频繁，也为工程技术人员采集了大量的数据,如：水温、pH、浊度、流量、化学需氧量（COD）、生物需氧量（BOD）、色度等等，结合物联网技术的应用，这些数据被存储在本地计算机或上传至云服务器，为污水处理系统的预警、调控和故障诊断提供了基础信息。物联网系统持续的数据采集会产生的大数据，如何分析这些数据并从中提取关键信息并用于污水处理系统的调控就需要应用生成式人工智能。

       生成式人工智能是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等 AI 技术，通过已有数据的学习和识别，泛化生成相关内容。主要是利用选定的模型对输入数据进行学习，从复杂的数据集中提取出有价值的特征或信息，归纳出合理的变化趋势，从而进行数据预测，是一种可以在比较预测值与实际值偏差后，重新调整模型中的参数或者结构以提高预测的准确性和可靠性的方法。它是新的思维方式，通过模拟人类的学习和创造力，实现自动学习和数据输入，自主地生成新的与真实数据相似度较高的内容。

       采用生成式人工智能进行污水处理的监测和预测有着诸多优点，比如：可以对非线性问题做出较好的预测。而污水处理系统是一个包括生化和物化反应的极其复杂的过程，且水质水量波动较大，因此具有较大的不确定性，耦合性和滞后性。常规的人工经验判断或者一般的数学模型不能够全面描述这样的复杂过程，而生成式人工智能拥有着较高的鲁棒性、可靠性和泛化能力，能够较好应对这些问题。在污水处理领域，通过万亿级大数据结合行业知识能力，打造出数据与知识驱动业务的行业数智大脑。针对城市排污问题，构建智能排污管理模型，对排污过程进行自动化监控和管理。当出现排放超标等问题时，自动预警并采取措施，提高环境治理效率。

       污水处理传统的故障诊断方法众多，一般基于历史数据（定量数据、定性数据和过程数据）的故障诊断方法仅适用于简单的或线性的机械问题，在应对高维度、非线性的污水处理问题时，传统的故障诊断方法由于其注重微观结构、强调及时变化的特点，无法全面描述复杂系统的变化规律。采用生成式人工智能对污水处理设施进行故障诊断的过程可以转化为基于历史数据对状态进行分类的问题。可以将故障诊断问题从一个二元分类问题扩展为多类别分类问题，以达到较为可靠的故障检测效果，还可以将异常问题判定为单独聚类或者是远离正常簇的点位，从而达到故障诊断的效果。

       生成式人工智能基于庞大的数据库，对系统进行持续监测和预测，从而发现问题并有效地实现远程和本地维护。当采用生成式人工智能方法进行故障诊断时，不需要关注污水处理中每一部分的运行方式以及其中涉及的各类生化反应过程，而是对整个系统水质指标、运行状态、环境因素等数据进行采集和处理，从全局的角度进行监控和诊断，有效弥补传统方法在污水处理故障诊断方面的缺陷。其基本原理是将当前各类监测数据或系统状态与之前积累的正常或非正常历史数据进行比对，通过分类或者是聚类的方法，寻找当前数据与历史数据的相似之处，分析固有背景的变化与异常，及时诊断污水处理系统运行的情况正常与否。因此，生成式人工智能需要收集大量的原始数据，结合适当的数据分析技术，将这些数据转化为有价值的信息，基于这些信息做出积极的决策，以优化总体性能。

       随着人工智能的不断发展，生成式人工智能在污水处理领域的应用将越来越广泛。未来需进一步探索生成式人工智能技术在环保水务领域的应用，如供水系统、智能环保设备等，更好地解决领域实际问题，提高水资源利用效率，保护环境，促进可持续高质量发展。

       中交路桥科技基安云·智慧污水处理系统（SSP），实现对污水厂进行集中监控，真实反应污水厂的建设施工、生产、运维全过程状况。通过智慧污水厂管控平台对各个工艺环节设备设施进行集中监控，使得各级管理人员能够及时、准确、全面、直观的了解和掌握生产状况，进而实现对整个污水厂生产运维的统一指挥和智慧调度。同时基于大数据分析技术，建立智慧污水厂数学模型，通过监测进水水质、水量，智能调节加药量、曝气量、污泥回流量等，以降低污水厂的生产运营成本，科学指导污水厂的智慧运营，实现整个污水厂的节能降耗、出水水质的稳定达标。