污水系统智能管理
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污水系统智能运维是污水行业高质量发展的必然趋势，优质丰富的数据样本是支撑智能运维的基础。而当前污水厂普遍存在运维数据数量不足、种类不齐或质量不佳等数据问题，成为限制污水系统智能运维的关键障碍。本团队以构建高效、精准、通用的污水处理人工智能模型为主要目标，针对污水处理负荷预测、处理过程模拟和处理策略优化三个逻辑层次的具体需求，围绕污水领域普遍存在的数据缺陷这一瓶颈问题，在理论层面探索数据缺陷条件下如何实现数-智融合、知识表征-迁移、机理-数据协同等科学问题；在技术层面开展横向知识迁移、纵向在线进化、竖向数据关联以及内部数据增强等四个维度的研究工作；在应用层面基于中试规模试验平台开展技术验证、基于大中小型实际污水厂开展技术应用、基于多污水厂开展厂群云管理技术推广。通过与水司、科研院所合作开展产学研结合，打通理论-技术-应用的创新链条，推动污水领域管理水平提升、管理模式升级以及新业态构建。