中交路橋科技是從事工程檢測(cè)監(jiān)測(cè)、城市安全監(jiān)測(cè)預(yù)警與評(píng)價(jià)、數(shù)字智能化研發(fā)為一體的復(fù)合型高新技術(shù)集團(tuán)企業(yè)。
在現(xiàn)代化污水處理體系中，生化池如同一個(gè)巨大的生物反應(yīng)器，依靠微生物的辛勤工作來(lái)凈化污水。而曝氣，則是維持這個(gè)反應(yīng)器正常運(yùn)轉(zhuǎn)的“生命線”。它不僅為微生物提供了賴以生存的溶解氧，如同給它們送去“食物”，還通過(guò)持續(xù)的水體攪動(dòng)，防止污泥沉淀，促進(jìn)污染物與微生物的充分接觸，確保整個(gè)生化過(guò)程的效率和穩(wěn)定性?？梢哉f(shuō)，沒(méi)有有效的曝氣，生化池就無(wú)法正?！昂粑保鬯幚淼男Ч麑⒋蟠蛘劭?。
然而，對(duì)曝氣系統(tǒng)進(jìn)行有效、精準(zhǔn)的監(jiān)測(cè)，一直是污水處理運(yùn)維管理中的一個(gè)難點(diǎn)。傳統(tǒng)依賴人工巡視的方式，不僅勞動(dòng)強(qiáng)度大，而且存在諸多弊端：巡視頻率有限，難以實(shí)現(xiàn)連續(xù)監(jiān)控；觀察角度和范圍受限，無(wú)法全面掌握池內(nèi)復(fù)雜多變的曝氣情況；更重要的是，判斷往往過(guò)度依賴經(jīng)驗(yàn)，主觀性強(qiáng)，難以量化，對(duì)于細(xì)微的異常變化常常反應(yīng)滯后。這些因素都可能導(dǎo)致曝氣系統(tǒng)潛在問(wèn)題的積累，進(jìn)而影響處理效果，甚至引發(fā)設(shè)備故障。
為了突破這些瓶頸，提升生化池曝氣監(jiān)測(cè)的精度和連續(xù)性，一種融合了前沿硬件與智能軟件的新技術(shù)——【基于機(jī)器視覺(jué)的生化池監(jiān)測(cè)】應(yīng)運(yùn)而生。我們正處在一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，將先進(jìn)的硬件設(shè)備與強(qiáng)大的軟件算法相結(jié)合，可以開(kāi)辟出全新的監(jiān)測(cè)維度。具體到生化池的曝氣監(jiān)測(cè)，這意味著利用高清攝像頭作為“硬件之眼”，持續(xù)捕捉池內(nèi)氣泡產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)圖像；同時(shí)，借助機(jī)器學(xué)習(xí)模型作為“軟件之腦”，深度解析這些圖像中蘊(yùn)含的豐富信息。這套系統(tǒng)旨在部分替代繁重的人工巡視工作，實(shí)現(xiàn)曝氣狀態(tài)的智能化、自動(dòng)化監(jiān)測(cè)。
此次研究的核心聚焦于曝氣量這一關(guān)鍵參數(shù)。曝氣量的大小直接關(guān)系到溶解氧的供給水平、攪拌效果以及能耗成本，是優(yōu)化生化池運(yùn)行效率、確保出水水質(zhì)達(dá)標(biāo)的核心要素。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)曝氣量的精準(zhǔn)智能監(jiān)測(cè)，研究人員將生化池的曝氣圖像視為一種全新的、直觀的監(jiān)測(cè)維度信息。他們首先在典型的生化池環(huán)境中，系統(tǒng)地采集了不同曝氣條件下的圖像樣本，這些圖像直觀地記錄了從微弱氣泡到劇烈翻騰的多種曝氣狀態(tài)。隨后，科研人員對(duì)這些圖像對(duì)應(yīng)的實(shí)際曝氣量進(jìn)行了精確標(biāo)定，構(gòu)建了一個(gè)包含豐富樣本和對(duì)應(yīng)標(biāo)簽的數(shù)據(jù)庫(kù)。這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)是后續(xù)模型訓(xùn)練的基礎(chǔ)，它將視覺(jué)信息與實(shí)際的物理量（曝氣量）緊密關(guān)聯(lián)起來(lái)。
在此基礎(chǔ)上，研究人員采用了改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型。CNN因其強(qiáng)大的圖像特征提取能力而備受青睞。通過(guò)將構(gòu)建好的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)輸入到這個(gè)精心設(shè)計(jì)的CNN網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)、高效地學(xué)習(xí)并提取圖像中的多層次、多維度特征。這些特征可能包括氣泡的大小、數(shù)量、分布密度、上升速度、形態(tài)變化，甚至氣泡群的整體動(dòng)態(tài)模式等。網(wǎng)絡(luò)通過(guò)不斷調(diào)整內(nèi)部參數(shù)（即訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)參數(shù)），學(xué)習(xí)如何將這些視覺(jué)特征與預(yù)先標(biāo)定的不同曝氣量級(jí)別關(guān)聯(lián)起來(lái)。最終，一個(gè)能夠準(zhǔn)確識(shí)別并量化不同曝氣狀態(tài)的智能監(jiān)測(cè)模型便被成功構(gòu)建出來(lái)。
值得一提的是，該研究還強(qiáng)調(diào)了采用“可解釋的機(jī)器視覺(jué)”方法。這意味著研究人員不僅關(guān)注模型的預(yù)測(cè)結(jié)果是否準(zhǔn)確，還致力于理解模型做出判斷的依據(jù)。通過(guò)模型可視化技術(shù)，他們發(fā)現(xiàn)這個(gè)CNN模型確實(shí)能夠從曝氣圖像中提取和學(xué)習(xí)到極其豐富的多維特征。例如，模型可能特別關(guān)注圖像中特定區(qū)域氣泡的密集程度，或者氣泡邊緣的模糊程度，甚至是氣泡破裂產(chǎn)生的微小水花。正是這些細(xì)微但關(guān)鍵的視覺(jué)特征被模型捕捉并學(xué)習(xí)，使得它能夠可靠地區(qū)分出高、中、低不同等級(jí)的曝氣量，甚至可能識(shí)別出某些非典型的、預(yù)示著潛在問(wèn)題的曝氣模式。
中交路橋科技基于機(jī)器視覺(jué)的生化池曝氣量監(jiān)測(cè)技術(shù)，不僅將運(yùn)維人員從枯燥、重復(fù)的人工巡視中解放出來(lái)，更重要的是，它提供了前所未有的監(jiān)測(cè)精度和連續(xù)性。系統(tǒng)能夠7x24小時(shí)不間斷地工作，實(shí)時(shí)反饋曝氣狀態(tài)，為運(yùn)營(yíng)人員提供及時(shí)、可靠的數(shù)據(jù)支持。一旦監(jiān)測(cè)到曝氣量異常（過(guò)高或過(guò)低），系統(tǒng)可以立即發(fā)出警報(bào)，提示運(yùn)維人員進(jìn)行檢查和調(diào)整，從而將潛在問(wèn)題消滅在萌芽狀態(tài)，保障生化池穩(wěn)定高效運(yùn)行，最終實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的污水處理效果和更低的運(yùn)行成本。這無(wú)疑為污水處理廠的智能化升級(jí)注入了新的活力，讓生化池的每一次“呼吸”都更加精準(zhǔn)、健康。
