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AI與污水處理廠

2026年03月16日 13:50:24 人氣: 16326 來源: 治污者說 郝曉光
  前   言
 
  如果說現(xiàn)階段什么話題最為熱門,那一定是人工智能AI了,AI正在科技巨頭們的研發(fā)下突飛猛進(jìn)的發(fā)展,從AI的發(fā)展路線來看,現(xiàn)階段的AI可以說是日新月異,也越來越多的進(jìn)入到人們的日常生活中去,人們開始在不同的場景中考慮利用AI來解決問題,各種行業(yè)也在利用AI改變原有的規(guī)則和模式,污水處理作為全世界城市生活的支撐產(chǎn)業(yè),作為水環(huán)境的保障產(chǎn)業(yè),AI能不能為現(xiàn)階段的運(yùn)維難點(diǎn)提供足夠的支撐和改變呢?
 
  作為一個(gè)污水處理行業(yè)的從業(yè)人員,對于AI要如何進(jìn)入污水處理領(lǐng)域,是自己最為關(guān)注的,圍繞這個(gè)話題,在這個(gè)假期,閱讀了一些AI的知識,也在手機(jī)、電腦里下載了多個(gè)不同的AI,多數(shù)時(shí)間在學(xué)習(xí)怎么使用AI,在學(xué)習(xí)過程中,也深刻體驗(yàn)到Ai的強(qiáng)大,也越發(fā)感覺污水處理行業(yè)的未來因?yàn)锳I也可能會有很多變化,同時(shí)花了很多時(shí)間在思考AI和污水處理的難點(diǎn)痛點(diǎn)結(jié)合的方向,通過《治污者說》的平臺,和大家進(jìn)行一些交流吧,近期會寫一系列的文章,大家感興趣的可以持續(xù)關(guān)注,并參與討論。
 
  第一篇:AI進(jìn)入污水處理的門檻幾何?
 
  我國的污水發(fā)展在全球水資源短缺與環(huán)境壓力日益增長的宏觀背景下,污水處理行業(yè)正處于從“規(guī)模擴(kuò)張”向“提質(zhì)增效”轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵十字路口。隨著國家強(qiáng)力推動污水處理提標(biāo)改造,行業(yè)理念已從單純的“全面建設(shè)”和“達(dá)標(biāo)排放”向“水循環(huán)利用”和“污水資源化”深刻轉(zhuǎn)變,從規(guī)模擴(kuò)展的大建設(shè)時(shí)期向存量資產(chǎn)運(yùn)營增效時(shí)期扭轉(zhuǎn)。在這種范式轉(zhuǎn)移中,分布在各地的大量的城鎮(zhèn)污水處理設(shè)施作為城鎮(zhèn)水生態(tài)的關(guān)鍵支撐,其運(yùn)營效率直接關(guān)系到區(qū)域流域治理的成效。
 
  AI向各行各業(yè)滲透已經(jīng)是不可抗拒的事實(shí),可預(yù)期的污水處理中人工智能(AI)技術(shù)的介入,不僅是技術(shù)層面的自動化升級,更是對傳統(tǒng)基于經(jīng)驗(yàn)管理模式的徹底重構(gòu)。而占據(jù)污水處理設(shè)施數(shù)量主導(dǎo)地位的中小城鎮(zhèn)污水處理設(shè)施通常具有規(guī)模小、分布散、進(jìn)水負(fù)荷波動大、專業(yè)技術(shù)人員匱乏等典型特征。傳統(tǒng)的污水處理依賴于工藝工程師的經(jīng)驗(yàn)判斷和簡單的比例控制(PID),在面對復(fù)雜動態(tài)的生物化學(xué)過程時(shí),往往難以實(shí)現(xiàn)能耗與出水水質(zhì)的最優(yōu)平衡。采用了AI技術(shù)的智慧水務(wù)通過應(yīng)用先進(jìn)的信息技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)對水資源管理、監(jiān)控、調(diào)度和運(yùn)營的智能化管理,將“人、機(jī)、物”聯(lián)通協(xié)同,構(gòu)建起水務(wù)系統(tǒng)的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。行業(yè)前景是非常光明的,但是真實(shí)的AI要進(jìn)入到污水處理中,是需要很復(fù)雜的路徑的。今天《治污者說》就用門檻的說法來討論下AI進(jìn)入污水處理行業(yè)前所需要面對的社會與基礎(chǔ)環(huán)境因素。
 
  中國中小城鎮(zhèn)(含縣城、鄉(xiāng)鎮(zhèn)級污水處理廠,日處理規(guī)模多在0.5-5萬噸/日)正面臨提標(biāo)改造、設(shè)施設(shè)備老化、雨季雨污合流的季節(jié)性負(fù)荷壓力、節(jié)能降碳壓力,從AI的基本功能來看,通過AI(智能預(yù)測、優(yōu)化控制、異常預(yù)警等)是重要賦能手段。但因這些污水處理廠規(guī)模小、基礎(chǔ)弱,污水處理經(jīng)費(fèi)營收困難,投入存在明顯阻力。下面我們結(jié)合這些阻力的詳細(xì)討論下AI進(jìn)入到污水處理行業(yè)的門檻。
 
  (一)第一點(diǎn)永遠(yuǎn)都是要考慮錢從哪里來,也就是AI進(jìn)入污水處理的財(cái)務(wù)壓力與投融資模式的限制。我國中小城鎮(zhèn)污水處理項(xiàng)目歷史上高度依賴政府投資或采用BOT/TOT模式。在2009-2012年間形成的許多特許經(jīng)營協(xié)議中,運(yùn)營方的利潤主要來自于政府按量支付的處理費(fèi),而非通過技術(shù)革新節(jié)省的盈余,這種“成本加成”或“固定單價(jià)”模式在一定程度上削弱了企業(yè)投入AI技術(shù)的動力。同時(shí)由于經(jīng)費(fèi)支付的延后和不確定性,污水廠運(yùn)營者不愿意為技術(shù)革新投入資金來獲得運(yùn)營經(jīng)費(fèi)的節(jié)省,甚至有可能會出現(xiàn)節(jié)省的運(yùn)營經(jīng)費(fèi),政府會通過調(diào)價(jià)機(jī)制扣除掉污水廠的這部分節(jié)省的費(fèi)用,這是污水廠運(yùn)營方最不愿意看到的結(jié)果,在現(xiàn)有的體制下,很難激發(fā)污水廠運(yùn)營方主動采用高效節(jié)能降耗的AI技術(shù),更不要說前期要投入的大量檢測儀表和物聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)費(fèi)用,AI系統(tǒng)需傳感器升級、邊緣計(jì)算設(shè)備、云平臺對接,單廠初始投入通常30-100萬元以上(含硬件+軟件定制)。中小城鎮(zhèn)財(cái)政有限,三四線城市常“捉襟見肘”,提標(biāo)改造本身已屬高投入低直接回報(bào)項(xiàng)目,AI被視為“錦上添花”而非剛需。小企業(yè)/鄉(xiāng)鎮(zhèn)站常因成本直接放棄。
 
  而對于政府,在整體財(cái)政困難的情況下,AI改造屬于典型的“重軟件、輕實(shí)物”投入,這種升級改造的績效很難量化評估,政府無法準(zhǔn)確預(yù)測AI的使用,帶來運(yùn)營成本下降的準(zhǔn)確比例,無法確定投入的回報(bào)周期,政府建設(shè)方會較為審慎的選擇發(fā)展AI進(jìn)入污水廠內(nèi),特別是在傳統(tǒng)的銀行信貸審核中,這類無形資產(chǎn)往往難以獲得高比例的固定資產(chǎn)貸款支持,沒有資金的支持,AI的前期建設(shè)是很難開展起來的。
 
  (二)、然后就是基礎(chǔ)建設(shè)方面,數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施與數(shù)據(jù)質(zhì)量(GIGO風(fēng)險(xiǎn))是AI在場景化應(yīng)用的較大的阻力。人工智能的有效性取決于“垃圾進(jìn),垃圾出”(Garbage In, Garbage Out)效應(yīng),垃圾數(shù)據(jù)和無效數(shù)據(jù)越多,訓(xùn)練出來的AI越體現(xiàn)不出它的功能。而我國的中小城鎮(zhèn)的污水廠在建設(shè)初期對過程儀表的投入較低,后期維護(hù)不到位,使得污水廠內(nèi)數(shù)據(jù)環(huán)境普遍面臨著以下的問題:
 
  (1)、過程儀表缺失與維護(hù)缺失:許多關(guān)鍵工藝點(diǎn)位缺乏在線儀表,或現(xiàn)有儀表長期未校準(zhǔn)和維護(hù),導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏差巨大,采用的儀表質(zhì)量參差不齊,所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)根本無法體現(xiàn)出現(xiàn)場的實(shí)際工況;
 
  (2)、數(shù)據(jù)離散化:進(jìn)水水質(zhì)受居民生活、企業(yè)偷怕、雨污混流影響劇烈,化驗(yàn)室工作特點(diǎn)下進(jìn)水的切片化的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)連續(xù)性差,污水廠已有的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)“不全、不準(zhǔn)、不勻”,且缺乏長期的歷史積累,難以支持深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練,不同工藝、不同地區(qū)的進(jìn)水水質(zhì)、不同的設(shè)備設(shè)施基礎(chǔ)條件使得不同的污水廠工藝參數(shù)差異大,難以建設(shè)泛化的AI模型,所有的模型需個(gè)性化遷移訓(xùn)練,通用性差。。鄉(xiāng)鎮(zhèn)級比縣城級阻力更大,農(nóng)村分散式場景幾乎需“先建基礎(chǔ)再上AI”。
 
  (3)、區(qū)域數(shù)據(jù)孤島:污水廠內(nèi)的工藝、設(shè)備、設(shè)施、電力、藥劑統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)沒有統(tǒng)一的口徑進(jìn)行統(tǒng)計(jì),而AI的污水處理的決策需要結(jié)合全過程的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和管理,污水廠的物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)建設(shè)和管理還遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到提供決策分析的豐富程度,部分廠站的物聯(lián)網(wǎng)連接不穩(wěn)定,也會導(dǎo)致AI決策所需的低延遲數(shù)據(jù)流中斷。
 
  (三)、組織架構(gòu)與人才瓶頸:在污水廠的管理模式中,重大投資往往依賴于運(yùn)營管理者,也就是“一把手”的決策,而需要資金投入的AI的實(shí)施必然也是“一把手工程”,需要管理層具備重構(gòu)業(yè)務(wù)流程的決心。在國內(nèi)現(xiàn)階段中小城鎮(zhèn)管理者的認(rèn)知水平、基層運(yùn)營人員的對自身花費(fèi)多年積累的現(xiàn)場管理經(jīng)驗(yàn)及技術(shù)被AI取代的焦慮,以至于是可能產(chǎn)生的崗位丟失問題,以及現(xiàn)有KPI考核體系重點(diǎn)關(guān)注成本管控而對“過程優(yōu)化”的忽視,構(gòu)成了強(qiáng)大的組織阻力。
 
  污水廠往往缺乏能同時(shí)理解環(huán)境工程與算法模型的復(fù)合型人才,缺乏AI+水處理復(fù)合人才,傳統(tǒng)操作員難掌握模型解釋、策略調(diào)整;自動化后“人往哪兒去”也是現(xiàn)實(shí)顧慮;設(shè)備檔次參差,AI難以直接“插拔”;運(yùn)維人員對AI全面接管的不信任,可能是看笑話的心理,對于復(fù)雜的現(xiàn)場工況數(shù)據(jù)沒有和AI直接交流的滯后性,導(dǎo)致系統(tǒng)上線后無法進(jìn)行持續(xù)的參數(shù)調(diào)優(yōu),最終不能實(shí)現(xiàn)Ai的穩(wěn)定運(yùn)行,大量的污水廠AI建設(shè)需要更多的專業(yè)儀表技術(shù)人員進(jìn)入到污水廠一線進(jìn)行工作,在污水廠污水處理專業(yè)人才還在嚴(yán)重匱乏的當(dāng)下,吸納專業(yè)的儀表人才、AI人才更是遙不可及的現(xiàn)實(shí)。
 
  (四)、工藝安全性與合規(guī)風(fēng)險(xiǎn):污水處理作為公用事業(yè),首要目標(biāo)是排放達(dá)標(biāo)。AI模型作為一種非線性的“黑盒”,在極端工況(如暴雨、工業(yè)偷排沖擊)下的穩(wěn)定性尚未得到充分的大規(guī)模驗(yàn)證。如果AI控制指令導(dǎo)致出水指標(biāo)超標(biāo),運(yùn)營企業(yè)將面臨環(huán)保行政處罰和信用受損。
 
  還有就是數(shù)據(jù)的安全性,AI作為智能分析,需要海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,這不能僅僅局限在一個(gè)污水廠內(nèi),需要通過大量的同地區(qū)、同時(shí)期的、同工藝的的污水處理設(shè)施的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,這需要有大量的污水廠的基礎(chǔ)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)入云端,作為城市基礎(chǔ)服務(wù)行業(yè),這些數(shù)據(jù)的安全性在一定程度上是人民生活穩(wěn)定的保障,進(jìn)入云端在算力中心進(jìn)行訓(xùn)練的過程,會不會產(chǎn)生數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn),這需要在AI普及前,進(jìn)行法律法規(guī)的建設(shè)。
 
  這一篇討論了眾多的門檻因素,這些門檻因素可能是較為殘酷的現(xiàn)實(shí),這可能也是熱錢資本不愿意進(jìn)入到污水處理的AI進(jìn)程化的原因,而且這些不確定的安全性和數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn),在現(xiàn)階段污水廠的“求穩(wěn)”心態(tài)下,使得許多運(yùn)營方寧愿采取保守的、高能耗的傳統(tǒng)模式,而不愿意采用高科技的AI進(jìn)入到自己的管理視野內(nèi)。但是我們還是要看到AI在污水廠的應(yīng)用前景是極為廣闊的,國家政策也在不斷加碼對AI技術(shù)的場景化應(yīng)用的政策引導(dǎo)力度,后續(xù),將重點(diǎn)圍繞污水廠的場景討論AI技術(shù)的應(yīng)用的可能性,歡迎持續(xù)關(guān)注并參與討論。
 
  原標(biāo)題:AI與污水處理廠系列文章(一)
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