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智慧水務(wù)的感知、分析與思維

  11月25日下午,由未來新水務(wù)研究中心主辦,北控水務(wù)集團(tuán)有限公司承辦的“智慧水務(wù)與科技創(chuàng)新(西湖)高峰論壇”在浙江賓館召開。會(huì)議以“智慧·水務(wù)·創(chuàng)新”為主題,探討水務(wù)行業(yè)發(fā)展中智慧轉(zhuǎn)型路徑與創(chuàng)新發(fā)展范式。會(huì)上,未來新水務(wù)專家組專家、清華大學(xué)環(huán)境學(xué)院教授施漢昌作“智慧水務(wù)——感知、分析與思維”主題報(bào)告。

未來新水務(wù)專家組專家、清華大學(xué)環(huán)境學(xué)院教授施漢昌

 ?。ū疚母鶕?jù)嘉賓發(fā)言內(nèi)容整理)

  國家推動(dòng)與行業(yè)需求

  近年來,信息化、數(shù)字化、智能化技術(shù)迅速發(fā)展,成為推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步的重要因素。國家對(duì)此高度重視,發(fā)布《數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》、《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》等系列文件,各部委也出臺(tái)相關(guān)規(guī)劃安排。隨著智慧城市的建設(shè),智慧水務(wù)也得到了快速發(fā)展。

  橫向來看,水務(wù)涉及水源水體 、供水、污水處理、管網(wǎng)、受納水體等多個(gè)細(xì)分領(lǐng)域;縱向來看,智慧水務(wù)分為感知層、傳輸層、數(shù)據(jù)層、應(yīng)用層等多個(gè)層級(jí)。在應(yīng)用層面,主要涵蓋自動(dòng)監(jiān)測(cè)+數(shù)據(jù)處理+分析預(yù)警+三維展示+輔助決策+指揮調(diào)度+排口監(jiān)督+績效評(píng)估+協(xié)同治理共九大功能。

  可以說,智慧水務(wù)是一個(gè)很年輕的領(lǐng)域。在上世紀(jì)90年代,工藝優(yōu)化與自動(dòng)化開始起步;2000年后,網(wǎng)絡(luò)建設(shè)和信息聯(lián)通開始具備條件;2010年后,隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,有了更好的信息數(shù)據(jù)手段,智慧水務(wù)系統(tǒng)平臺(tái)開始建設(shè),智慧水務(wù)進(jìn)入到試點(diǎn)應(yīng)用階段;根據(jù)規(guī)劃,智慧水務(wù)將在未來十年快速推進(jìn),基本實(shí)現(xiàn)水務(wù)智能化。

  區(qū)分行業(yè)來看,在供水行業(yè),智慧水務(wù)的重點(diǎn)是漏損監(jiān)測(cè)、收費(fèi)系統(tǒng)、報(bào)裝系統(tǒng);在排水行業(yè),重點(diǎn)是自動(dòng)化系統(tǒng)、水質(zhì)在線監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)、中控系統(tǒng)。近期,智慧水務(wù)的發(fā)展方向是加強(qiáng)智慧水務(wù)頂層設(shè)計(jì)、提高運(yùn)行管理能力、大數(shù)據(jù)中心建設(shè);未來5-10年,方向是水廠調(diào)控?zé)o人化、管網(wǎng)調(diào)度智能化、工藝運(yùn)行最優(yōu)化、節(jié)能降耗低碳化。低碳將來是水務(wù)行業(yè)發(fā)展的新目標(biāo)和新動(dòng)力。

  市場方面,全國范圍內(nèi),能夠成為智慧水務(wù)相關(guān)技術(shù)載體公司或項(xiàng)目至少有幾萬家。但在2020年,住建部開展的“智慧水務(wù)典型案例收集”僅收集到134項(xiàng),跟潛在用戶相比不到1%;應(yīng)用案例大多集中在一些東部發(fā)達(dá)城市。一些水務(wù)集團(tuán)也做了一些有益探索,如北控水務(wù)集團(tuán)的“云鏈端”系統(tǒng),深圳環(huán)水集團(tuán)的“深水云腦”等。可以說,相關(guān)技術(shù)條件趨于成熟,日趨增長的智慧水務(wù)市場正在逐步形成。

北控水務(wù)“云鏈端”系統(tǒng)

  成果固然顯著,但智慧水務(wù)的發(fā)展也存在一些短板。一是在感知層,水務(wù)自動(dòng)化底子薄、改造難度大。涉及智能設(shè)備、智能儀表的研發(fā),單元控制的加強(qiáng)等。二是在傳輸層,數(shù)據(jù)信息不完整,缺乏數(shù)據(jù)化標(biāo)準(zhǔn),還有一些行政障礙影響數(shù)據(jù)融會(huì)貫通。未來要加強(qiáng)已知數(shù)據(jù)收集統(tǒng)計(jì)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)整理,以及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)。三是在平臺(tái)層,缺乏頂層方案深化設(shè)計(jì)與專業(yè)化模型??傮w來看,智慧水務(wù)的發(fā)展不僅是建設(shè)和技術(shù)問題,更多的影響因素是對(duì)智慧水務(wù)的認(rèn)知深度、理解能力和管理思維模式。

  智慧水務(wù)中的感知技術(shù)

  感知技術(shù)是智慧水務(wù)最前端的技術(shù),包括物理量、化學(xué)量、生物量的感知等,需要用到電化學(xué)、光譜法、圖像法等多種技術(shù)。應(yīng)用到水質(zhì)監(jiān)測(cè)方面,我們希望:第一,要快、要實(shí)時(shí),這也是現(xiàn)在信息化的需求。第二,要運(yùn)行廉價(jià)。在這一標(biāo)準(zhǔn)下,如果采用化學(xué)手段就需要用到試劑,維護(hù)和費(fèi)用相對(duì)較高;如果能用光解決,可以實(shí)現(xiàn)速度快、減少試劑消耗,維護(hù)量也相對(duì)小。

  目前,光譜傳感器相關(guān)的一些標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)進(jìn)入到征求意見階段。光譜檢測(cè)具有快速、免試劑、信息量大的有點(diǎn),但也存在譜圖解析復(fù)雜、非標(biāo)準(zhǔn)法等障礙。常用的全(多)光譜分析儀有的用“光源+光柵掃描光譜”,有的用“光源+量子點(diǎn)光譜”,有的用“ LED+光電二極管”。其中,第一種得到的信息最全,“光源+量子點(diǎn)光譜”依賴于材料,“LED+光電二極管”相對(duì)便宜,但只能在比較好的光線下獲得數(shù)據(jù)。

  也有一些更新的傳感技術(shù),如基于MEMS技術(shù)的新型微納傳感器。它是采用微機(jī)電系統(tǒng)(MEMS)加工技術(shù),經(jīng)過濺射Cu/Ni薄膜、光刻以及剝離等工藝,刻制成一定構(gòu)型的傳感器。該結(jié)構(gòu)不僅有利于氣敏薄膜沉積時(shí)的均勻可控,而且有助于靶標(biāo)物質(zhì)的有效吸附,因而靈敏度很高,且體積小、功耗低、易裝載。

  針對(duì)“運(yùn)行廉價(jià)”的市場需求,可以在傳感器上附加一些綠色能源裝置。在大家熟知的太陽能、風(fēng)能等綠色能源之外,環(huán)境中還存在大量的微能量,如設(shè)備震動(dòng)、水的波動(dòng)、人類運(yùn)動(dòng)、低頻環(huán)境風(fēng)能等都會(huì)產(chǎn)生能量。這類微能量的收集難度較大,但仍可探索一些新手段。

  當(dāng)前有一些前沿研究,如摩擦納米發(fā)電機(jī)(TENGs)新能源技術(shù),將導(dǎo)電性強(qiáng)的材料放在非常薄的薄膜上,由于薄膜很輕,會(huì)由于環(huán)境的一點(diǎn)微小震動(dòng)而震動(dòng)。通過震動(dòng)刺激磁力線,從而產(chǎn)生電流。目前,該裝置已在一些實(shí)驗(yàn)裝置里得到應(yīng)用,能夠產(chǎn)生約10毫安的電流。

  可以看到,一方面,傳感器的功耗在不斷變小,另一方面,一些新的能源收集技術(shù)正逐漸成熟。將二者結(jié)合起來,或?qū)⑿纬梢环N全新的、自賦能的傳感器。它可以放在人員工作裝上、戴在帽子上,也可以布置在自然環(huán)境里,去收集數(shù)據(jù)和信息。

  智慧水務(wù)中的專業(yè)模型

  傳感器收集數(shù)據(jù)后,需要進(jìn)行分析。分析的基礎(chǔ)是挖掘大數(shù)據(jù)的內(nèi)在聯(lián)系,找出規(guī)律,實(shí)現(xiàn)其數(shù)學(xué)表達(dá),模型是智能化的核心。

  在過去幾十年里,模型從最開始的經(jīng)典模型(Eckenfelder模型),發(fā)展出機(jī)理模型(ASM1-2-3 模型),再迭代至數(shù)據(jù)模型(BP-ANN 模型)、工程模型(STEM 模型),以及近年來的大模型(Open AI 模型)。各種模型,可以用于水務(wù)行業(yè)的預(yù)測(cè)、預(yù)判。

  我們?cè)?jīng)基于江蘇省某地的降雨、晴天的數(shù)據(jù),采用5種不同的模型,來推測(cè)流入污水處理廠水流流量的變化。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能的算法,可以提前4、5個(gè)小時(shí)預(yù)測(cè)流量。但該過程的模型訓(xùn)練比較復(fù)雜,原始數(shù)據(jù)500多條,迭代200輪數(shù), 250個(gè)訓(xùn)練集樣本數(shù)。最后,經(jīng)過優(yōu)化的ConV LSTM是較為適用的模型,能夠很好地模擬流量和降水的曲線關(guān)系,訓(xùn)練好的模型模擬結(jié)果R2=0.9977。

  在長期的模型模擬中,我們也做了一些探索——提出污水處理的STEM模型,目標(biāo)是建立一種基于污水處理原理與工程規(guī)范參數(shù)相結(jié)合的污水處理工藝單元水質(zhì)水量計(jì)算方法及模型。盡量采用污水處理廠常規(guī)的檢測(cè)參數(shù)和采用簡單易測(cè)比較快速的指標(biāo),在數(shù)據(jù)趨勢(shì)正確的前提下,允許適當(dāng)?shù)恼`差,以降低計(jì)算量,提高計(jì)算速度,滿足污水處理廠優(yōu)化運(yùn)行和自動(dòng)控制的工程應(yīng)用需求。

  這個(gè)模型有兩個(gè)核心點(diǎn):一是要以進(jìn)水各參數(shù)的污泥負(fù)荷為核心參數(shù),與動(dòng)力學(xué)參數(shù)及處理效果相關(guān)聯(lián);二是以多級(jí)串聯(lián)的CSTR反應(yīng)器建立概化模型,模擬全工藝流程的過程參數(shù)。

  從COD沿程變化圖可以看到,在每一個(gè)小段中幾乎都線性變化。

  上表是7個(gè)污水處理最常用的供應(yīng)單元及相應(yīng)供水原理。涉及6種反應(yīng)器,包括初沉池、厭氧、缺氧、好氧、二沉池、過濾等六道工序;有7個(gè)水質(zhì)參數(shù)、6個(gè)運(yùn)行參數(shù)、6個(gè)動(dòng)力學(xué)參數(shù)、8個(gè)校準(zhǔn)系數(shù),還有19個(gè)計(jì)算方程。表中最右邊一列是計(jì)算方程的原理描述。

  目前,STEM模型在污水處理廠開展了測(cè)試實(shí)驗(yàn),并已用于實(shí)際工程。如串聯(lián)CSTR工藝概化模型用于工藝優(yōu)化,能夠節(jié)能10%;STEM模型+AI參數(shù)調(diào)整用于智能加藥,可以減少藥耗,節(jié)省20%的成本。

  我相信隨著智能化和深入,我們會(huì)有更多、更結(jié)合實(shí)際的模型出現(xiàn),產(chǎn)生更好的效果。

  大模型及其潛在應(yīng)用

  在人工智能方面,近年來熱度最高的大模型,將來也有望用于水務(wù)行業(yè)。

  人類的智慧是智能的源泉,計(jì)算機(jī)的智能(即通用智能)可以看作人類智能的賦能。通用智能代表計(jì)算機(jī)解決具有廣泛外延的復(fù)雜問題的能力,以硅基設(shè)施為載體,由個(gè)體和群體計(jì)算設(shè)備產(chǎn)生。生物智能可以在四個(gè)層次上移植到計(jì)算機(jī)上:數(shù)據(jù)智能、感知智能、認(rèn)知智能和自主智能。

  隨著智能的升級(jí),智能計(jì)算面臨大場景、大數(shù)據(jù)、大問題、泛在需求的挑戰(zhàn)。算法模型變得越來越復(fù)雜,需要超級(jí)計(jì)算能力來支持越來越大的模型訓(xùn)練。模型變大、變復(fù)雜時(shí)就會(huì)產(chǎn)生過擬合問題。因此,人們對(duì)于“大模型”的認(rèn)識(shí),曾有過失望、放棄的過程。直到2018年,學(xué)術(shù)界和工業(yè)界觀察到“double descent”(雙下降)的現(xiàn)象,才使得機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域認(rèn)識(shí)到模型“大就是好”。大模型真正提出是在2020年,從此研究人員逐步轉(zhuǎn)移研究重心至大語言模型基座,并開展了大量相關(guān)研究形成了現(xiàn)今的“大模型”。

  大模型大到什么程度呢?如大家所熟悉的ChatGPT,有1750億的參數(shù),由96層TF模型(Transformer)堆疊而成,形成了非常復(fù)雜的模型,在各種自然語言處理任務(wù)上取得了突破性的成果。

  不同的大模型可以組合起來,可以模擬人類語言和思維能力。具有規(guī)模性(參數(shù)量大)、涌現(xiàn)性(產(chǎn)生預(yù)料外的新能力)和通用性(不局限于特定領(lǐng)域)等特性。在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)展現(xiàn)出驚人的語言理解、意圖識(shí)別、推理、上下文建模、語言生成等各種和自然語言相關(guān)的處理能力,同時(shí)具有通用問題求解能力。

  大模型能不能用于水務(wù)行業(yè)?我想將來會(huì)用到。大模型可以應(yīng)用于水務(wù)領(lǐng)域?qū)⑿枰畡?wù)、水利、水生態(tài)、物流、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)等多方面的信息數(shù)據(jù)支撐;可以進(jìn)行模擬分析各要素之間的相互作用及其機(jī)制以及產(chǎn)生的綜合效應(yīng);幫助我們更好地識(shí)別和協(xié)調(diào)水務(wù)及水生系統(tǒng)中存在的問題和矛盾,為水務(wù)行業(yè)科學(xué)運(yùn)營和水生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供依據(jù)。

  目前,國際上一些平臺(tái)(如:Hugging Face)已將預(yù)訓(xùn)練好的一些開源模型在網(wǎng)站上分享使用??梢赃x用這些預(yù)訓(xùn)練好的大模型,加入水務(wù)和水環(huán)境領(lǐng)域的特定信息數(shù)據(jù),進(jìn)行水務(wù)行業(yè)或水生態(tài)環(huán)境大模型的定制,用于培訓(xùn)或分析等。

  展望未來,AI技術(shù)的發(fā)展速度之快會(huì)超出人們想象,將滲入各個(gè)領(lǐng)域。當(dāng)這種類似于人類思維語言的、高水平的人工智能用到水務(wù)行業(yè)中,才能真正稱得上“智慧水務(wù)”。我認(rèn)為,全面智慧化的未來水務(wù)是必然會(huì)出現(xiàn)的,也更有利于人類社會(huì)和水生態(tài)環(huán)境的健康發(fā)展。讓我們一起為之努力。