傳感器及在線監(jiān)測(cè)設(shè)備在污水處理系統(tǒng)的使用日益頻繁，也為工程技術(shù)人員采集了大量的數(shù)據(jù),如：水溫、pH、濁度、流量、化學(xué)需氧量（COD）、生物需氧量（BOD）、色度等等，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用，這些數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)在本地計(jì)算機(jī)或上傳至云服務(wù)器，為污水處理系統(tǒng)的預(yù)警、調(diào)控和故障診斷提供了基礎(chǔ)信息。物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)持續(xù)的數(shù)據(jù)采集會(huì)產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)，如何分析這些數(shù)據(jù)并從中提取關(guān)鍵信息并用于污水處理系統(tǒng)的調(diào)控就需要應(yīng)用生成式人工智能。

       生成式人工智能是指基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、大型預(yù)訓(xùn)練模型等 AI 技術(shù)，通過已有數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和識(shí)別，泛化生成相關(guān)內(nèi)容。主要是利用選定的模型對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，從復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中提取出有價(jià)值的特征或信息，歸納出合理的變化趨勢(shì)，從而進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，是一種可以在比較預(yù)測(cè)值與實(shí)際值偏差后，重新調(diào)整模型中的參數(shù)或者結(jié)構(gòu)以提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性的方法。它是新的思維方式，通過模擬人類的學(xué)習(xí)和創(chuàng)造力，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)輸入，自主地生成新的與真實(shí)數(shù)據(jù)相似度較高的內(nèi)容。

       采用生成式人工智能進(jìn)行污水處理的監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)有著諸多優(yōu)點(diǎn)，比如：可以對(duì)非線性問題做出較好的預(yù)測(cè)。而污水處理系統(tǒng)是一個(gè)包括生化和物化反應(yīng)的極其復(fù)雜的過程，且水質(zhì)水量波動(dòng)較大，因此具有較大的不確定性，耦合性和滯后性。常規(guī)的人工經(jīng)驗(yàn)判斷或者一般的數(shù)學(xué)模型不能夠全面描述這樣的復(fù)雜過程，而生成式人工智能擁有著較高的魯棒性、可靠性和泛化能力，能夠較好應(yīng)對(duì)這些問題。在污水處理領(lǐng)域，通過萬億級(jí)大數(shù)據(jù)結(jié)合行業(yè)知識(shí)能力，打造出數(shù)據(jù)與知識(shí)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的行業(yè)數(shù)智大腦。針對(duì)城市排污問題，構(gòu)建智能排污管理模型，對(duì)排污過程進(jìn)行自動(dòng)化監(jiān)控和管理。當(dāng)出現(xiàn)排放超標(biāo)等問題時(shí)，自動(dòng)預(yù)警并采取措施，提高環(huán)境治理效率。

       污水處理傳統(tǒng)的故障診斷方法眾多，一般基于歷史數(shù)據(jù)（定量數(shù)據(jù)、定性數(shù)據(jù)和過程數(shù)據(jù)）的故障診斷方法僅適用于簡(jiǎn)單的或線性的機(jī)械問題，在應(yīng)對(duì)高維度、非線性的污水處理問題時(shí)，傳統(tǒng)的故障診斷方法由于其注重微觀結(jié)構(gòu)、強(qiáng)調(diào)及時(shí)變化的特點(diǎn)，無法全面描述復(fù)雜系統(tǒng)的變化規(guī)律。采用生成式人工智能對(duì)污水處理設(shè)施進(jìn)行故障診斷的過程可以轉(zhuǎn)化為基于歷史數(shù)據(jù)對(duì)狀態(tài)進(jìn)行分類的問題。可以將故障診斷問題從一個(gè)二元分類問題擴(kuò)展為多類別分類問題，以達(dá)到較為可靠的故障檢測(cè)效果，還可以將異常問題判定為單獨(dú)聚類或者是遠(yuǎn)離正常簇的點(diǎn)位，從而達(dá)到故障診斷的效果。

       生成式人工智能基于龐大的數(shù)據(jù)庫，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)，從而發(fā)現(xiàn)問題并有效地實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程和本地維護(hù)。當(dāng)采用生成式人工智能方法進(jìn)行故障診斷時(shí)，不需要關(guān)注污水處理中每一部分的運(yùn)行方式以及其中涉及的各類生化反應(yīng)過程，而是對(duì)整個(gè)系統(tǒng)水質(zhì)指標(biāo)、運(yùn)行狀態(tài)、環(huán)境因素等數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和處理，從全局的角度進(jìn)行監(jiān)控和診斷，有效彌補(bǔ)傳統(tǒng)方法在污水處理故障診斷方面的缺陷。其基本原理是將當(dāng)前各類監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)或系統(tǒng)狀態(tài)與之前積累的正常或非正常歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，通過分類或者是聚類的方法，尋找當(dāng)前數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)的相似之處，分析固有背景的變化與異常，及時(shí)診斷污水處理系統(tǒng)運(yùn)行的情況正常與否。因此，生成式人工智能需要收集大量的原始數(shù)據(jù)，結(jié)合適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)分析技術(shù)，將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的信息，基于這些信息做出積極的決策，以優(yōu)化總體性能。

       隨著人工智能的不斷發(fā)展，生成式人工智能在污水處理領(lǐng)域的應(yīng)用將越來越廣泛。未來需進(jìn)一步探索生成式人工智能技術(shù)在環(huán)保水務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用，如供水系統(tǒng)、智能環(huán)保設(shè)備等，更好地解決領(lǐng)域?qū)嶋H問題，提高水資源利用效率，保護(hù)環(huán)境，促進(jìn)可持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展。

       中交路橋科技基安云·智慧污水處理系統(tǒng)（SSP），實(shí)現(xiàn)對(duì)污水廠進(jìn)行集中監(jiān)控，真實(shí)反應(yīng)污水廠的建設(shè)施工、生產(chǎn)、運(yùn)維全過程狀況。通過智慧污水廠管控平臺(tái)對(duì)各個(gè)工藝環(huán)節(jié)設(shè)備設(shè)施進(jìn)行集中監(jiān)控，使得各級(jí)管理人員能夠及時(shí)、準(zhǔn)確、全面、直觀的了解和掌握生產(chǎn)狀況，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)污水廠生產(chǎn)運(yùn)維的統(tǒng)一指揮和智慧調(diào)度。同時(shí)基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，建立智慧污水廠數(shù)學(xué)模型，通過監(jiān)測(cè)進(jìn)水水質(zhì)、水量，智能調(diào)節(jié)加藥量、曝氣量、污泥回流量等，以降低污水廠的生產(chǎn)運(yùn)營成本，科學(xué)指導(dǎo)污水廠的智慧運(yùn)營，實(shí)現(xiàn)整個(gè)污水廠的節(jié)能降耗、出水水質(zhì)的穩(wěn)定達(dá)標(biāo)。