数据和知识驱动的城市污水处理膜污染智能预警方法研究

20251129

水利、环境和公共设施管理业

本科技成果已完成实验室阶段的系统研发和验证工作，在理论创新、技术实现和应用验证等方面具备了扎实的转化基础。项目团队构建了基于知识增强的膜污染智能识别理论框架，创新性地提出了源域与目标域知识协同架构和基于相似性的知识重构策略，为解决城市污水处理厂数据匮乏条件下的膜污染识别难题提供了新的技术路径。在算法模型层面，团队成功开发了KE-RFNN识别模型，该模型结合了递归模糊神经网络的优势，通过动态知识引入机制实现了数据驱动与知识驱动的自适应平衡，并通过李雅普诺夫稳定性理论严格证明了模型的收敛性，为实际应用提供了可靠的理论保障。 在技术验证方面，项目团队使用北京市某污水处理厂2024年采集的实际运行数据开展了系统性实验验证工作。实验数据共计330组，涵盖了不同工况条件下的膜污染状态，具有良好的代表性。通过偏最小二乘法对水质指标进行分析，最终确定了进水氨氮、厌氧区氧化还原电位、产水流量、产水压力和跨膜压差五个关键输入变量，以膜透水率作为输出指标构建识别模型。实验结果表明，所提出的KE-RFNN方法在无噪声环境下的预测曲线与实际输出曲线拟合度最高，能够准确跟踪膜透水率的动态变化趋势。更重要的是，该方法在噪声环境下依然保持了优异的识别稳定性和抗干扰能力，充分验证了知识增强机制的有效性和实用价值。 在知识产权保护方面，项目团队已形成较为完整的保护体系。目前已发表学术论文1篇，系统阐述了方法的理论原理、技术实现和实验验证结果，获得了学术界的认可。同时，团队已申请发明专利1项，保护核心技术方法和创新点，并获得软件著作权1项，保护软件系统的具体实现。此外，项目还形成了包括算法设计文档、软件系统使用手册、实验数据集及分析报告等在内的完整技术文档体系，为后续成果转化提供了充分的技术支撑。 从技术成熟度角度评估，本项目目前处于实验室验证和相关环境验证阶段。项目团队已开发出膜污染智能识别软件原型系统，该系统具备完整的数据采集、预处理、知识重构、智能识别和结果可视化等功能模块，可独立运行并与污水处理厂现有的数据采集系统对接。软件系统采用模块化设计，预留了标准化接口，便于与不同类型的工控系统集成。在工艺流程设计上，系统通过数据采集层实时获取污水处理厂运行数据，经过数据预处理层进行清洗和归一化处理后，在知识重构层基于源域知识库进行相似性匹配和知识重构，然后由智能识别层运行KE-RFNN模型实现膜透水率在线识别，最终通过结果展示层以可视化方式呈现识别结果、趋势预测和预警信息，整个流程设计合理，技术路线清晰。 基于现有的技术基础，项目团队已制定了明确的后续转化计划。在中试验证阶段，计划选择1至2家污水处理厂开展为期6至12个月的中试应用，重点验证系统在工业环境下的稳定性、可靠性和实用性，收集用户反馈并持续优化系统功能。在系统优化阶段，将根据中试反馈进行3至6个月的集中优化工作，完善用户界面设计，增强系统易用性，提升算法的适应性和鲁棒性。在规模推广阶段，计划形成标准化产品，建立完善的技术服务体系，面向全国污水处理行业开展为期12至24个月的市场推广工作，逐步扩大应用范围。项目团队已为成果转化做好了充分的技术准备和组织准备，具备了良好的转化基础和发展潜力。

为促进本科技成果的有效转化和产业化应用，项目团队面向社会征求具备相关资质和实力的合作方。在合作方资质要求方面，我们希望寻找在污水处理、环保设备、工业自动化或智能控制等相关领域具有丰富经验的企业或科研机构。理想的合作方应具备污水处理厂运营经验或环保技术研发能力，对MBR膜生物反应器技术及其应用场景有深入了解，能够为技术转化提供应用场景和市场资源。同时，合作方应具备一定的软件开发和系统集成能力，有工业控制系统应用经验，能够投入必要的技术力量进行二次开发和系统优化工作。此外，合作方最好拥有污水处理行业的客户资源或销售渠道，具备产品推广和市场开拓能力，有成功的环保技术成果转化案例将是重要的加分项。更重要的是，合作方应认可本技术的创新价值，有长期合作的意向和诚意，愿意共同投入资源推动成果转化，并严格尊重知识产权保护的相关要求。 在资金需求方面，根据初步测算，本项目转化实施预计需要50万至100万元的资金投入。这些资金主要用于技术开发、硬件设备、中试验证和市场推广四个方面。技术开发费用约需20万至30万元，包括算法优化与工程化改进、软件系统二次开发以及系统测试与调试等工作。硬件设备投入约需10万至15万元，主要用于采购服务器及存储设备、数据采集与传输设备以及必要的备用设备和配件。中试验证费用约需15万至20万元，涵盖现场安装调试、试运行监测以及数据分析与报告编制等环节。市场推广费用约需5万至10万元，用于市场调研推广和技术培训售后支持等工作。关于资金筹措方式，我们建议采用多元化投入模式，由合作方投资承担60%至70%的资金，技术方以技术成果作价入股投入20%至30%，同时积极申请政府科技成果转化专项资金支持，争取获得10%至20%的资助，通过这种方式实现风险共担、利益共享的合作机制。 在场地与人员需求方面，项目转化实施需要合作方提供必要的支持。在试验场地方面，需要在污水处理厂现场提供5至10平方米的场地用于安装监测设备和控制系统，位置应靠近膜组件和中控室以便于数据采集和实时监控。同时还需要20至30平方米的办公研发场地用于软件开发和测试工作，配备基本的办公设施、网络环境和数据分析用服务器。在人员配置方面，建议组建5至8人的技术团队，包括算法工程师、软件工程师、测试工程师和现场工程师，以及2至3人的管理团队负责项目管理、市场推广和财务管理工作。技术方将提供必要的技术培训和全程技术指导，包括为期1至2周的系统培训，涵盖理论讲解、操作培训和维护指导等内容，并在中试阶段提供全程技术支持和定期的技术研讨交流。 在合作模式方面，我们提出三种可选方案供合作方选择。第一种是技术许可模式，技术方授权合作方使用专利和软件著作权，合作方支付许可费用，可以采用一次性费用加销售提成的方式，双方签订详细的技术许可协议明确各自的权利和义务。这种模式的优势在于操作简单、风险较小，适合希望快速获得技术使用权的合作方。第二种是联合开发模式，双方共同投入资源进行联合开发，按投入比例分享收益和知识产权，成立专门的项目工作组共同推进转化工作。这种模式强调优势互补和深度合作，适合有技术研发能力并希望深度参与的合作方。第三种是股权合作模式，技术方以技术成果作价入股，合作方以资金、场地、设备等资源入股，成立项目公司或合资企业共同运营。这种模式适合有长期战略合作意向的大型企业或投资机构。无论选择哪种合作模式，我们都坚持保护知识产权、明确权责分工、建立合理的利益分配机制和退出机制等基本原则，确保合作的规范性和可持续性。

可国（境）内外转让

本科技成果转化实施后，预期将在经济效益、社会效益和环境效益三个维度产生显著的正面影响。从经济效益角度分析，以单个污水处理厂为应用对象，通过本技术的应用可以在多个方面实现成本节约和效率提升。首先，通过精准的膜污染预警和识别，可以优化膜清洗周期，避免不必要的化学清洗操作，预计可减少30%至40%的清洗频次，按照单次清洗成本0.5万至1万元计算，每年可为单个污水处理厂节约2万至5万元。其次，通过及时准确的膜污染识别和预警，可以有效延长膜组件的使用寿命，将传统的3至4年更换周期延长至4至5年，考虑到膜组件单套成本高达50万至100万元，这意味着在5年周期内可节约更换成本10万至25万元。再次，通过智能识别和优化控制，可以优化曝气量和其他运行参数，预期降低运行能耗5%至10%，按照年电费支出50万至100万元计算，每年可节约能耗成本2.5万至10万元。此外，通过减少因膜污染导致的系统停机时间和提高处理效率，预计可增加5%至8%的处理水量，带来额外的经济收益。综合来看，单个污水处理厂应用本技术后每年可获得约20万至55万元的直接经济效益。 从产品市场化角度分析，如果将本技术开发成标准化产品进行推广，市场前景十分广阔。全国目前约有2000至3000座MBR污水处理厂，假设按照10%的市场渗透率计算，潜在客户规模可达200至300家。若单套系统售价定在10万至20万元的合理区间，总市场容量可达2000万至6000万元。按照分阶段推广计划，第一年重点进行中试推广，预计销售5至10套系统，实现销售额50万至200万元；第二年扩大市场拓展范围，预计销售20至30套系统，实现销售额200万至600万元；第三年进入规模化推广阶段，预计销售50至80套系统，实现销售额500万至1600万元。三年累计销售额可达750万至2400万元，按照40%至50%的毛利率计算，三年累计毛利润可达300万至1200万元。除产品销售外，还可通过提供技术培训、系统维护和技术咨询等服务获得持续收益，预计年技术服务收益可达60万至200万元。这些经济效益不仅能够为投资方带来合理的回报，也将促进相关产业链的发展，创造更多的就业机会。 在社会效益方面，本技术的推广应用将对提升城市污水处理水平、推动行业技术进步和促进水资源可持续利用发挥重要作用。通过保障污水处理系统的稳定运行和提高出水水质达标率，可以有效改善城市水环境质量，减少水污染对生态环境和人民生活的负面影响。同时，本技术为污水处理行业提供了创新的智能化技术手段，推动行业由传统的经验管理模式向数据驱动和智能化管理模式转型升级，对促进环保产业与人工智能技术的深度融合具有示范引领作用。此外，本技术还将提高污水处理回用率，促进水资源的循环利用，对缓解城市水资源短缺压力、支撑可持续发展具有重要意义。作为本科生科研项目的成功转化案例，本项目还将在人才培养和产学研合作方面发挥积极作用，鼓励更多青年学生投身科技创新事业，推动基础研究与应用研究的有机结合。 在环境效益方面，本技术的应用将直接促进污染物减排和节能降碳目标的实现。通过提高膜污染识别准确率和系统运行稳定性，可以显著提高污水处理达标率，减少COD、氨氮、总氮、总磷等污染物的排放，以单个污水处理厂计算，预计每年可减少COD排放100至200吨、氨氮排放10至20吨、总氮总磷排放5至15吨，对改善水体水质、减少水体富营养化、保护水生生物多样性将产生积极影响。在节能减排方面，通过优化系统运行降低电力消耗，单个污水处理厂每年可节约用电50万至100万千瓦时，相当于减少碳排放300至600吨，同时还可减少化学药剂使用10至20吨，这些都将为实现碳达峰碳中和目标、推动绿色低碳发展、建设美丽中国做出积极贡献。从更宏观的角度看，如果本技术能够在全国范围内得到广泛应用，其带来的环境效益将更加显著，对于改善我国整体生态环境质量、提升生态文明建设水平具有重要的现实意义和长远价值。

北京市自然科学基金本科生“启研”计划

北京市科学技术委员会;中关村科技园区管理委员会

本科技成果来源于北京市自然科学基金项目（本科生"启研"计划）资助项目"数据和知识驱动的城市污水处理膜污染智能预警方法研究"。该项目针对城市污水处理中膜污染识别精度不足的关键问题，在膜生物反应器智能监测与控制领域开展了系统深入的研究工作。随着全球城市化进程加速，水资源短缺与水污染问题日益严峻，膜生物反应器作为高效污水处理技术在城市污水处理中得到广泛应用。然而，膜污染因物理、化学和生物等多重机制耦合作用，表现出强非线性、时变性和不确定性，严重影响系统效率与稳定性。传统基于经验的识别方法与基于机理的数学模型难以适应复杂工况变化，且在数据匮乏条件下识别精度不足，常导致误报或漏报，因此研究高精度、强鲁棒性的膜污染智能识别方法对保障城市污水处理系统稳定运行具有重要意义。 在技术原理方面，本项目提出了一种基于知识增强的城市污水处理膜污染智能识别方法，通过知识与数据的深度融合提升复杂工况下的识别性能。该方法的核心创新包括三个方面：首先，构建了城市污水处理源域与目标域知识协同架构，设计了基于相似性的膜污染知识重构策略。源域知识来源于具有丰富历史数据的污水处理场景，目标域为待识别的膜污染工况，通过融合细粒度实例知识与粗粒度参数知识，实现了膜污染知识的有效获取。细粒度实例知识权重通过源域与目标域的匹配度计算，当匹配度较高且源域误差较小时，增大细粒度实例知识的引入，使目标域能够学习更多详细知识。粗粒度参数知识权重反映匹配程度与目标域表现的关系，当匹配度较高且目标域误差较大时，增大粗粒度参数知识的引入，防止知识的过拟合，同时引入知识多样性权重避免引入过于分散的知识，确保重构知识的质量和稳定性。 其次，提出了基于递归模糊神经网络的膜污染智能识别模型，通过知识迁移将重构知识融入模型参数优化中。该模型既具有模糊系统的可解释性，又具备神经网络的学习能力，同时通过递归机制增强对时序过程的建模能力，特别适用于处理具有时变性和非线性特征的膜污染过程。模型设计了动态知识引入机制，通过自适应方式平衡数据驱动与知识驱动的贡献。当目标域数据波动较大时，模型更依赖源域知识以保证识别精度的稳定性；当目标域数据稳定时，模型更倾向于数据驱动以进行精准识别。通过基于粒度知识迁移的参数更新方法，采用梯度下降法优化递归模糊神经网络参数，实现知识有效增强，保证膜污染识别的高准确率。第三，设计了基于李雅普诺夫稳定性理论的收敛性分析方法，严格证明了模型的收敛性，为所提出方法的实际应用提供了可靠的理论保障，确保了模型在长期运行过程中的稳定性和可靠性。 在关键技术指标方面，项目实验采用北京市某污水处理厂实际运行数据进行验证，数据共330组，其中250组作为训练数据，80组作为测试数据。通过偏最小二乘法对水质指标进行分析，选取进水氨氮、厌氧区氧化还原电位、产水流量、产水压力和跨膜压差五个指标作为输入变量，以膜透水率作为输出变量构建识别模型。实验结果表明，所提出方法的预测曲线与实际输出曲线拟合度最高，能够准确跟踪膜透水率的变化趋势，识别性能显著优于传统的模糊神经网络、递归模糊神经网络、径向基函数神经网络和人工神经网络等对比方法。更重要的是，该方法在噪声环境下依然保持了优异的识别稳定性和抗干扰能力，这得益于通过自适应知识重构和递归参数优化，能够动态调整知识引入权重，有效利用源域与目标域的协同知识，同时捕捉膜污染的时序动态特性，从而增强模型对数据波动和外部干扰的适应能力。 在应用前景方面，本科技成果具有重要的理论价值和广阔的应用前景。在城市污水处理领域，该方法有效克服了数据稀疏难题，显著提升了识别精度与可靠性，为膜污染精准预警与城市污水处理智能化运行提供了有效技术方案。通过实现膜污染的及时准确识别，可以避免膜污染导致的系统崩溃，降低运行维护成本，优化清洗周期减少不必要的化学清洗，降低能耗和化学品消耗，保障膜系统稳定运行确保出水水质持续达标。同时，利用已有污水处理厂的运行经验和知识，可以降低新建或改造污水处理厂的调试成本。全国目前约有2000至3000座膜生物反应器污水处理厂，市场需求广阔，技术推广应用潜力巨大。除污水处理领域外，所提出的知识增强策略和智能识别方法具有良好的通用性，可推广至冶金、化工、制药、能源等其他工业领域的关键参数智能监测，为优化控制提供可靠技术支持。在学术价值方面，本项目提出了一种有效的知识与数据融合框架，为解决工业过程中数据匮乏问题提供了新思路，创新性地将细粒度实例知识和粗粒度参数知识相结合，丰富了知识迁移学习理论，为知识增强的神经网络模型提供了严格的收敛性理论依据。该方法的应用还将产生显著的社会效益和环境效益，提高污水处理质量减少水污染，提高污水处理回用率促进水资源循环利用，降低运行能耗实现节能减排，为实现碳达峰碳中和目标、推动绿色低碳发展、建设美丽中国做出积极贡献。