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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利用任務。

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

這是一個棘手的課題——城市污水資源化利用過程動態復雜，不僅工藝流程盤根錯節，污染物種類繁雜多樣且相互影響，流入污水的水質波動也很大，導致運行狀態不穩。其間的化學反應敏感多變，更加增添了難度。

能不能用智能化手段應對這些難題？多年從事復雜動態系統的智能優化控制研究，我和團隊意識到人工智能在污水資源化利用方面的潛力。

“闖”進全新領域，我們邊研究邊摸索，經過多年攻關，逐步攻克污染物特征識別、全流程協同優化、運行設備精準調控等技術難題，構建出能實現城市污水高效資源化利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準調控至關重要。為凈化污水，好氧微生物充當分解污染物、清潔污水的“操作員”，而溶解氧就是支撐它們工作的“食糧”。“食糧”既不能多，也不能少。太多，不僅浪費能源，還會擾亂菌群工作節奏；太少，則會讓“操作員”力不從心，導致凈水效果不達標。

城市污水資源化利用過程復雜，如果過度依賴傳統方法，關鍵變量的濃度調控效果往往欠佳。起初，我們采用“傳統+智能”的組合方案。然而，此時的智能算法依附傳統控制，只能起到輔助微調作用，優勢無法真正發揮出來。

在探索污水資源化利用工藝規律中，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型自主學習方法，徹底擺脫對傳統控制的依賴。

我們優化控制設計模式，通過逐次微小的調整，實現策略穩定在線學習。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，進而讓控制系統像人一樣“邊做邊學、越做越好”，完成了從“依附傳統、被動輔助”到“自主調控、優于傳統”的升級。

基于一系列創新，團隊研制出能動態調整供氧狀態、精準把控氧氣配比的調控方案，實現自動適配復雜工況、全程保障凈水效果。這就讓智能體在與環境交互的過程中自主學習，并在學習時自適應優化控制策略。具備判斷與決策能力的“大腦”后，實驗顯示，自主控制策略對污水資源化利用系統的調控效果顯著改善。

理論和方法還需到實踐中接受檢驗。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”——溶解氧控制精度達到95%以上，平均能耗降低5%以上，藥耗減少超過20%。

令人自豪的是，作為城市污水高效資源化利用的“中國方案”，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利用，不僅有助于解決水資源短缺問題，還能保護生態環境。未來，我和團隊將推動人工智能和污水資源化利用工藝深度融合，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量。

來源：人民日報