水是生命之源。中國以全球6%的淡水資源養育了世界20%的人口，人均水資源量卻僅為世界均值的四分之一。一頭是“人多地少水缺”的矛盾，一頭是水資源時空分布不均的現狀，如何實現綠色低碳水處理，成了一道難題。
“為深入推進國家‘碳達峰、碳中和’重大戰略決策，水處理行業需超越達標排放，向資源化、智能化與低碳化邁進。”近日，在香山科學會議第Y12次學術討論會上，中山大學計算機學院教授衡益表示，人工智能、大數據、先進材料等新興技術，正通過與傳統工業技術的深度融合，為這一轉型升級注入強勁的新動能。
本次香山科學會議聚焦“人工智能驅動綠色低碳水處理中的關鍵核心問題”的主題，數十位多學科跨領域專家學者參會，共同探討綠色低碳水處理技術挑戰與機遇、下一代水處理關鍵核心技術攻關、水處理全流程智能決策工業大模型構建與應用、水處理數字孿生系統與核心算法國產化攻堅等中心議題。
執行主席陸帥、衡益、王威、羅玖、胡云霞、孫世鵬（前排從左至右）在主持會議。香山科學會議辦公室供圖
讓水更“綠”成關鍵
“面對全球氣候變化與“雙碳”目標的緊迫壓力，水務行業作為傳統的高能耗領域，其減碳降耗已成為關乎國家戰略與行業可持續發展的核心議題。”哈爾濱工業大學環境學院教授王威表示。
污水本身是一種具有能量的資源。例如，其中含有大量的有機質，能夠在厭氧條件下轉化為具有清潔能源屬性的甲烷。而一些工業廢水中則含有豐富的化學物質，經過處理可以被回收并轉化為有價值的資源。氮磷可以被提取出來用于制造肥料，而重金屬可以被回收再利用于工業生產，減少對新資源的需求。
此外，污水在流動過程中也具有溫差、壓力差、流量等物理能量，可以被轉化為其他形式的能量。例如，在某些工業廢水中蘊藏著可觀的余熱資源，可通過溫度差驅動熱交換系統加以利用。同理，在反滲透海水淡化系統中，能量回收裝置通過回收體系內的余壓可有效降低整體制水能耗。
“然而，傳統污水處理不僅會把其內含的能量無序耗散掉，并且把資源轉化成了溫室氣體，為了處理達標還要輸入額外的能量和物質，所以傳統水處理系統實際上是隱形的‘能源消耗和碳排放大戶’。”王威指出。
具體而言，傳統污水處理方式的高碳排源于三個方面：首先，高能耗工藝，如曝氣、膜分離、物質轉化等處理單元消耗大量電能，會間接產生巨額碳排放。其次，化學藥劑投加、混凝、沉淀、消毒中會大量使用化學藥劑，其生產與運輸過程均伴隨顯著的碳足跡。最后，傳統污水處理也會導致直接的溫室氣體排放，除了二氧化碳之外，污水處理中的有機物和含氮污染物降解過程還會直接逸散CH4和N2O等物質，此外，水蒸氣自身也是重要的溫室氣體。
“水處理行業正面臨綠色低碳轉型的重大挑戰。”衡益嚴肅指出，高能耗、高碳排放以及資源回收效率低下等是現有技術面臨的顯著問題，AI（人工智能）技術通過優化能效、降低碳排放，正成為解決水處理核心難題的突破點。
然而，水處理的綠色轉型并非一蹴而就，還面臨種種技術難題。
“一方面是技術成熟度與穩定性，從單純‘減污’的基礎上新加入一個‘降碳’約束條件，會使問題的難度增加。目前許多新興技術仍處于實驗室階段，其長期運行的穩定性、對復雜水質波動的適應性以及大規模工程應用的可靠性有待驗證。”王威介紹道，另一方面是經濟成本壁壘，新技術初始投資高，其環境效益難以貨幣化，導致投資回報周期長。
此外，王威指出，面向未來低碳化智慧化水務發展，耦合核心單元強化及全流程系統優化是發展方向，但也是個復雜工程。
關鍵核心技術攻關
“為應對諸多嚴峻挑戰，下一代水處理技術亟待取得多領域的協同突破與創新。重點包括低碳降耗工藝、資源回收技術以及高效能源利用技術等。”衡益總結道。
然而，這些技術的創新不僅需要材料科學和工藝工程的進步，更依賴于智能化技術的深度介入，以實現復雜工藝參數的優化調控。
南京工業大學國家特種分離膜工程技術研究中心副主任孫世鵬指出，下一代水處理技術應該在實現水資源高效回收的同時，促進離子等物質的高效資源化。
他以具有高效離子篩分、綠色低碳、成本低等優勢的納濾技術為例，通過構建納濾傳質的數學模型，探究不同電荷分布結構中離子的傳質機理，指導納濾膜選擇層精細電荷結構的設計。
同時，其研究團隊用流體力學模擬了不同條件下的流體流動情況，指導了組件結構的設計和操作條件的優化。針對復雜體系下的納濾工藝設計目前仍依賴大量的實驗數據，開發了納濾的計算模塊，實現了納濾工段處理效果準確預測，并以此設計了面向不同體系的納濾耦合工藝。
“基于該模塊設計的雙納濾集成工藝在苦咸水處理中可同時實現水回收與離子資源化，能耗較傳統工藝降低15%，副產品鹽純度超96%。”孫世鵬表示。
蘇州大學材料與化學化工學部教授朱玉長介紹了團隊在反滲透膜材料制備上的最新進展。
“通過界面催化聚合技術，成功將天然單寧酸等綠色單體的反應時間縮短至10秒，交聯密度提升8倍以上，制備出脫鹽率達99.2%的聚酯膜，突破了傳統反滲透膜使用有毒單體的技術瓶頸。”朱玉長表示，該膜具備表面平滑、抗污染性強等優勢，在鹽湖提鋰等特定場景展現出獨特價值。
中山大學環境科學與工程學院教授楊欣則介紹了高級氧化技術（AOPs），這是一種控制水環境中新污染物的有效方法。
“近年來，高級氧化技術持續拓展，形成了多元化的技術體系。”楊欣介紹，其中，基于自由基的技術具有廣譜性，基于非自由基的路徑則具有更好的反應選擇性與抗干擾能力，基于聚合偶聯的技術為高濃度有機廢水的資源化處理提供了可能，基于限域催化的高級氧化技術顯著提高反應速率并可以改變反應路徑。
“未來，高級氧化技術的發展將步入多維度融合創新的階段。”楊欣指出，核心方向是綠色低碳化，研究團隊將重點關注利用太陽能等可再生能源驅動反應、設計低能耗且穩定的催化劑，從源頭降低工藝能耗與藥耗。
其次，智慧化賦能將成為突破瓶頸的關鍵。通過人工智能與機器學習加速高性能催化材料的定向設計，并基于大數據進行智能運維，大幅提升技術的經濟性與穩定性。
“這些創新將推動AOPs從實驗室走向實際應用，開發出集成度高、適應性強的智能裝備，實現對新污染物的高效、精準、可持續控制，為構建下一代水處理系統提供核心支撐。”楊欣總結道。
“亟需加快推進水處理材料技術及相關產業的國產化進程，超越單一技術研發思維，構建涵蓋政策支持、應用場景牽引的產學研協同的完整產業生態。”天津工業大學先進分離膜材料全國重點實驗室教授胡云霞呼吁。
AI有新招
“什么是好模型？如何開發好模型？如何讓人用好模型？”會上，清華大學環境學院副研究員邱勇擲地有聲地拋出三個問題。
“水處理系統是關鍵城市基礎設施。科研界已建立水處理模型方法和工具，產業界也在快速跟進機器學習、數字孿生、大語言模型等前沿。”邱勇總結了目前水處理系統的現狀，并提出了更多思考。
“簡單模型好，還是復雜模型更好？模型和數據一樣也有孤島，是否要融合、是否能融合？模型的安全性高、易維護、價格低廉等特征哪個更重要？”針對現有的主流模型，邱勇進一步展開反思：大數據對水處理的價值有限，需要更高維度的數據整合挖掘；計算機視覺等擬人感知技術發展雖快，但仍舊難以替代人類的判斷能力；大語言模型和多模態技術缺乏垂直領域落地基礎，需要加強知識原始積累和先進示范。
圍繞AI賦能綠色低碳水處理，不同專家分享了各自成果。
杭州電子科技大學副研究員梁立軍團隊針對當前納濾膜面臨高端應用溶出性與穩定性難題，通過物理信息神經網絡將傳遞模型預測精度從0.65提升至0.94，重解析介電效應等關鍵機制，為膜材料定向設計提供新范式。
蘇州大學未來科學與工程學院副教授羅玖則介紹了超高通量膜材料系統優化中的多尺度建模與AI融合新范式。“我們提出了基于超算的機器學習驅動高通量反滲透膜系統多尺度設計框架，為膜過程中復雜優化設計問題提供了高效、高可擴展的新思路及解決方案，突破了傳統“試錯法”或單一尺度設計方法的限制。”
中山大學環境科學與工程學院教授方晶云則指出，針對飲用水處理多流程、多污染物的復雜特性，機器學習能夠高效整合各類數據，實現處理效能的精準預測與反應機制的深度解析。“當前研究通過將傳統機理模型與機器學習相結合，在污染物降解速率預測、轉化路徑識別等方面取得顯著進展。”
哈爾濱工業大學（深圳）智能學部研究員姜繼平表示，當前水務行業的眾多高端仿真建模軟件與核心算法長期被國外領先，存在“模型水土不服”、“成本高昂”等問題。
“要破解‘模型好看不好用’的困境，必須推動模型工程化，將學術算法封裝為標準化、模塊化、可調參的工業組件，降低應用門檻。”姜繼平指出，同時建立我國自主的環保產品數智化認證體系，為行業提供權威、透明的數字化評價標準。
此外，還要推動軟件硬件化、硬件智慧化，實現從賣設備到賣效能服務的商業模式的轉變。同時，將傳統環境工程知識與現代信息技術進行系統化耦合，形成更完善的學科體系、擴展研究范圍。
“應當建立行業數據標準與高質量標簽體系，通過知識工程固化專家經驗，使AI不僅能回答專業問題，更能完成從數據治理到決策推薦的閉環操作。”中國建科集團市政華北院副總工王浩正強調，亟須通過產學研協同攻關，將專業模型轉化為開放生態，推動水系統管理從“經驗驅動”向“認知智能”跨越。
本文鏈接：如何實現水處理的綠色轉型？AI有新招http://m.sq15.cn/show-11-27066-0.html
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