实现水处理的绿色转型，AI有新招

水是生命之源。中国以全球6%的淡水资源养育了世界20%的人口，人均水资源量却仅为世界均值的四分之一。一头是“人多地少水缺”的矛盾，一头是水资源时空分布不均的现状，如何实现绿色低碳水处理，成了一道难题。

“为深入推进国家‘碳达峰、碳中和’重大战略决策，水处理行业需超越达标排放，向资源化、智能化与低碳化迈进。”近日，在香山科学会议第Y12次学术讨论会上，中山大学计算机学院教授衡益表示，人工智能、大数据、先进材料等新兴技术，正通过与传统工业技术的深度融合，为这一转型升级注入强劲的新动能。

本次香山科学会议聚焦“人工智能驱动绿色低碳水处理中的关键核心问题”的主题，数十位多学科跨领域专家学者参会，共同探讨绿色低碳水处理技术挑战与机遇、下一代水处理关键核心技术攻关、水处理全流程智能决策工业大模型构建与应用、水处理数字孪生系统与核心算法国产化攻坚等中心议题。

执行主席陆帅、衡益、王威、罗玖、胡云霞、孙世鹏（前排从左至右）在主持会议。香山科学会议办公室供图

让水更“绿”成关键

“面对全球气候变化与“双碳”目标的紧迫压力，水务行业作为传统的高能耗领域，其减碳降耗已成为关乎国家战略与行业可持续发展的核心议题。”哈尔滨工业大学环境学院教授王威表示。

污水本身是一种具有能量的资源。例如，其中含有大量的有机质，能够在厌氧条件下转化为具有清洁能源属性的甲烷。而一些工业废水中则含有丰富的化学物质，经过处理可以被回收并转化为有价值的资源。氮磷可以被提取出来用于制造肥料，而重金属可以被回收再利用于工业生产，减少对新资源的需求。

此外，污水在流动过程中也具有温差、压力差、流量等物理能量，可以被转化为其他形式的能量。例如，在某些工业废水中蕴藏着可观的余热资源，可通过温度差驱动热交换系统加以利用。同理，在反渗透海水淡化系统中，能量回收装置通过回收体系内的余压可有效降低整体制水能耗。

“然而，传统污水处理不仅会把其内含的能量无序耗散掉，并且把资源转化成了温室气体，为了处理达标还要输入额外的能量和物质，所以传统水处理系统实际上是隐形的‘能源消耗和碳排放大户’。”王威指出。

具体而言，传统污水处理方式的高碳排源于三个方面：首先，高能耗工艺，如曝气、膜分离、物质转化等处理单元消耗大量电能，会间接产生巨额碳排放。其次，化学药剂投加、混凝、沉淀、消毒中会大量使用化学药剂，其生产与运输过程均伴随显著的碳足迹。最后，传统污水处理也会导致直接的温室气体排放，除了二氧化碳之外，污水处理中的有机物和含氮污染物降解过程还会直接逸散CH4和N2O等物质，此外，水蒸气自身也是重要的温室气体。

“水处理行业正面临绿色低碳转型的重大挑战。”衡益严肃指出，高能耗、高碳排放以及资源回收效率低下等是现有技术面临的显著问题，AI（人工智能）技术通过优化能效、降低碳排放，正成为解决水处理核心难题的突破点。

然而，水处理的绿色转型并非一蹴而就，还面临种种技术难题。

“一方面是技术成熟度与稳定性，从单纯‘减污’的基础上新加入一个‘降碳’约束条件，只会使问题的难度增加。目前许多新兴技术仍处于实验室阶段，其长期运行的稳定性、对复杂水质波动的适应性以及大规模工程应用的可靠性有待验证。”王威介绍道，另一方面是经济成本壁垒，新技术初始投资高，其环境效益难以货币化，导致投资回报周期长。

此外，王威指出，面向未来低碳化智慧化水务发展，耦合核心单元强化及全流程系统优化是发展方向，但也是个复杂工程。

关键核心技术攻关

“为应对诸多严峻挑战，下一代水处理技术亟待取得多领域的协同突破与创新。重点包括低碳降耗工艺、资源回收技术以及高效能源利用技术等。”衡益总结道。

然而，这些技术的创新不仅需要材料科学和工艺工程的进步，更依赖于智能化技术的深度介入，以实现复杂工艺参数的优化调控。

南京工业大学国家特种分离膜工程技术研究中心副主任孙世鹏指出，下一代水处理技术应该在实现水资源高效回收的同时，促进离子等物质的高效资源化。

他以具有高效离子筛分、绿色低碳、成本低等优势的纳滤技术为例，通过构建纳滤传质的数学模型，探究不同电荷分布结构中离子的传质机理，指导纳滤膜选择层精细电荷结构的设计。

同时，其研究团队用流体力学模拟了不同条件下的流体流动情况，指导了组件结构的设计和操作条件的优化。针对复杂体系下的纳滤工艺设计目前仍依赖大量的实验数据，开发了纳滤的计算模块，实现了纳滤工段处理效果准确预测，并以此设计了面向不同体系的纳滤耦合工艺。

“基于该模块设计的双纳滤集成工艺在苦咸水处理中可同时实现水回收与离子资源化，能耗较传统工艺降低15%，副产品盐纯度超96%。”孙世鹏表示。

苏州大学材料与化学化工学部教授朱玉长介绍了团队在反渗透膜材料制备上的最新进展。

“通过界面催化聚合技术，成功将天然单宁酸等绿色单体的反应时间缩短至10秒，交联密度提升8倍以上，制备出脱盐率达99.2%的聚酯膜，突破了传统反渗透膜使用有毒单体的技术瓶颈。”朱玉长表示，该膜具备表面平滑、抗污染性强等优势，在盐湖提锂等特定场景展现出独特价值。

中山大学环境科学与工程学院教授杨欣则介绍了高级氧化技术（AOPs），这是一种控制水环境中新污染物的有效方法。

“近年来，高级氧化技术持续拓展，形成了多元化的技术体系。”杨欣介绍，其中，基于自由基的技术具有广谱性，基于非自由基的路径则具有更好的反应选择性与抗干扰能力，基于聚合偶联的技术为高浓度有机废水的资源化处理提供了可能，基于限域催化的高级氧化技术显著提高反应速率并可以改变反应路径。

“未来，高级氧化技术的发展将步入多维度融合创新的阶段。”杨欣指出，核心方向是绿色低碳化，研究团队将重点关注利用太阳能等可再生能源驱动反应、设计低能耗且稳定的催化剂，从源头降低工艺能耗与药耗。

其次，智慧化赋能将成为突破瓶颈的关键。通过人工智能与机器学习加速高性能催化材料的定向设计，并基于大数据进行智能运维，大幅提升技术的经济性与稳定性。

“这些创新将推动AOPs从实验室走向实际应用，开发出集成度高、适应性强的智能装备，实现对新污染物的高效、精准、可持续控制，为构建下一代水处理系统提供核心支撑。”杨欣总结道。

“亟需加快推进水处理材料技术及相关产业的国产化进程，超越单一技术研发思维，构建涵盖政策支持、应用场景牵引的产学研协同的完整产业生态。”天津工业大学先进分离膜材料全国重点实验室教授胡云霞呼吁。

AI有新招

“什么是好模型？如何开发好模型？如何让人用好模型？”会上，清华大学环境学院副研究员邱勇掷地有声地抛出三个问题。

“水处理系统是关键城市基础设施。科研界已建立水处理模型方法和工具，产业界也在快速跟进机器学习、数字孪生、大语言模型等前沿。”邱勇总结了目前水处理系统的现状，并提出了更多思考。

“简单模型好，还是复杂模型更好？模型和数据一样也有孤岛，是否要融合、是否能融合？模型的安全性高、易维护、价格低廉等特征哪个更重要？”针对现有的主流模型，邱勇进一步展开反思：大数据对水处理的价值有限，需要更高维度的数据整合挖掘；计算机视觉等拟人感知技术发展虽快，但仍旧难以替代人类的判断能力；大语言模型和多模态技术缺乏垂直领域落地基础，需要加强知识原始积累和先进示范。

围绕AI赋能绿色低碳水处理，不同专家分享了各自成果。

杭州电子科技大学副研究员梁立军团队针对当前纳滤膜面临高端应用溶出性与稳定性难题，通过物理信息神经网络将传递模型预测精度从0.65提升至0.94，重解析介电效应等关键机制，为膜材料定向设计提供新范式。

苏州大学未来科学与工程学院副教授罗玖则介绍了超高通量膜材料系统优化中的多尺度建模与AI融合新范式。“我们提出了基于超算的机器学习驱动高通量反渗透膜系统多尺度设计框架，为膜过程中复杂优化设计问题提供了高效、高可扩展的新思路及解决方案，突破了传统“试错法”或单一尺度设计方法的限制。”

中山大学环境科学与工程学院教授方晶云则指出，针对饮用水处理多流程、多污染物的复杂特性，机器学习能够高效整合各类数据，实现处理效能的精准预测与反应机制的深度解析。“当前研究通过将传统机理模型与机器学习相结合，在污染物降解速率预测、转化路径识别等方面取得显著进展。”

哈尔滨工业大学（深圳）智能学部研究员姜继平表示，当前水务行业的众多高端仿真建模软件与核心算法长期被国外领先，存在“模型水土不服”、“成本高昂”等问题。

“要破解‘模型好看不好用’的困境，必须推动模型工程化，将学术算法封装为标准化、模块化、可调参的工业组件，降低应用门槛。”姜继平指出，同时建立我国自主的环保产品数智化认证体系，为行业提供权威、透明的数字化评价标准。

此外，还要推动软件硬件化、硬件智慧化，实现从卖设备到卖效能服务的商业模式的转变。同时，将传统环境工程知识与现代信息技术进行系统化耦合，形成更完善的学科体系、扩展研究范围。

“应当建立行业数据标准与高质量标签体系，通过知识工程固化专家经验，使AI不仅能回答专业问题，更能完成从数据治理到决策推荐的闭环操作。”中国建科集团市政华北院副总工王浩正强调，亟须通过产学研协同攻关，将专业模型转化为开放生态，推动水系统管理从“经验驱动”向“认知智能”跨越。