9月17日，第9届中国环博会广州展隆重举行，同期，由广东省环境保护产业协会主办的“2025广东环保产业高质量发展大会暨‘粤港澳大湾区+’绿色创新大会”也盛大开启。

本次大会聚焦“AI+ 智慧环境・向新发展”主题，设置1个主旨论坛和20多场分论坛，涵盖水处理降本增效、固废资源化、双碳路径、环保企业出海、应收账款破解等热点议题。大会期间举行了“AI+环保深度融合优秀案例”颁牌仪式，清研环境“东莞市厚街镇黑水陂一体化污水处理项目出水水质预测模型”获评优秀案例。

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AI模型介绍
 

模型围绕“复杂进水条件下出水TN浓度预测”目标，构建了“数据采集-特征挖掘-模型优化-智能应用”全流程技术体系：

以厂区在线监测系统和历史运维数据记录为基础，覆盖进出水水质、曝气时间、污泥浓度等16项指标，建立历史数据库。
 

针对进水水质波动导致的时序突变特征，采用滑动窗口法提取日内/周际波动模式，结合相关性分析与SHAP值筛选，最终确定“前一日进水总磷浓度”“当日曝气时间”“DO浓度”等12项关键特征，既规避了传统工艺中对进水COD和污泥浓度依赖性强的局限性，又突出了VA/RPIR工艺“纵向集成缺氧-好氧协同作用”的新特征。
 

混合算法优化：针对小样本场景下模型泛化能力不足的问题，采用Stacking集成学习框架，底层融合随机森林与梯度提升树的优势，通过贝叶斯优化算法调优超参数，最终以支持向量回归作为元模型实现非线性叠加。模型训练的测试集R2达0.746，RMSE稳定在2.38mg/L以内。


 

实际工程应用：该出水水质预测模型应用于国内首个VA/RPIR工艺示范项目——东莞市厚街镇黑水陂一体化污水处理项目，处理规模5000 m³/d。项目中配置了多参数水质分析仪、DO仪等在线监测设备，所有数据通过数采仪汇总至云端服务器，云端服务器配置8核16G内存，支持日均1.2TB数据存储与实时处理。

东莞市厚街镇黑水陂一体化污水处理项目
 

在此基础上，模型依托自主开发的web交互界面实现功能落地，该界面采用轻量化前端框架，确保操作响应迅速。运维人员可通过界面输入非在线监测参数（如当日排泥量、曝气时长等），系统自动调用云端存储的历史数据与实时数据，经AI模型计算后输出未来8-24小时出水水质预测值，并同步展示预测值与实测值的对比曲线、误差分析等可视化结果，为现场运维提供科学直观的参考依据。




通过将人工智能与VA/RPIR工艺深度结合，我们不仅提升了污水处理的可控性与预见性，更实现了降本增效和精细化运营，为行业提供了可复制、可推广的智能化解决方案，此次获奖也代表了业界对清研环境创新成果的充分认可。

 现今“AI+环保”大模型的蓬勃发展，标志着我国污水处理从“经验治水”迈向“智慧治水”的新阶段。清研环境作为一家创新型企业，我们将顺应时代浪潮，积极将人工智能技术与环境治理相结合，以创新的AI智慧解决方案回应时代命题。未来，清研环境将继续深耕多领域多技术融合创新，以更多突破性技术推动环保产业智能化升级，为建设人与自然和谐共生的美丽中国持续贡献科技力量。