AI赋能藻产嗅研究:数据驱动下的科研革新与实践心得
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姓名：邵明月
政治面貌：中共党员
专业：市政2403（硕）
研究方向：饮用水处理理论与技术
姓名：王凯彤
政治面貌：中共党员
专业：市政2404（硕）
研究方向：饮用水处理理论与技术
AI赋能藻产嗅研究：数据驱动下的科研革新与实践心得
随着水体富营养化问题加剧，藻类代谢产嗅（如β-环柠檬醛、土臭素、2-甲基异莰醇等）已成为饮用水安全和水生态治理的关键挑战。加氯作为常用的水处理工艺，其与藻产嗅的复杂交互机制尚需深入解析。在这一研究领域，AI技术凭借数据整合、智能分析和模型创新等优势，为科研工作带来了全新范式。
图1 藻源嗅味2-MIB与β-环柠檬醛的合成机制
一、传统研究方法的瓶颈与挑战
在加氯影响藻产嗅的传统研究中，科研人员常面临三大核心难题：
1.数据碎片化与采集低效：数据分散于文献、实验记录和在线监测系统，人工整合耗时费力。
2.机制解析的复杂性：加氯过程涉及氧化反应、藻细胞损伤、胞内物质释放等多环节，传统模型（如线性回归）难以刻画非线性关系。
3.预测与决策滞后：传统预警依赖经验阈值（如余氯＞2mg/L时启动应急），但实际藻产嗅风险受水温、pH、藻类生长期等多因素影响，人工调整策略缺乏实时性和精准性。
二、AI技术赋能藻产嗅研究的核心路径
1.多源数据智能采集与融合：使用Python爬虫结合BERT模型，从Web of Science、ScienceDirect等数据库批量提取“加氯+藻产嗅”相关文献，通过实体关系抽取（如“氯投加量-土臭素浓度-藻类种类”三元组），构建包含2000+条记录的知识图谱，辅助快速定位研究空白。
2.机器学习模型解析复杂机制：AI算法成为破解加氯与藻产嗅非线性关系的核心工具：如使用随机森林与SHAP值分析，整合实验数据（如氯浓度、藻类、反应时间），随机森林模型筛选出关键影响因子，通过SHAP值解释发现关于氯浓度与土溴素生成速率的关系。
3.智能实验设计与虚拟仿真 AI从“数据拟合”走向“创新设计”，颠覆传统研究流程：虚拟仿真平台加速机制验证，基于深度学习开发“加氯-藻产嗅”虚拟实验室，输入藻类种类、水质参数（如氨氮浓度），AI可模拟不同加氯条件下的代谢产物变化。
图2 藻类浓度与各水质指标之间的相关性分析矩阵
图3 通过消融研究，不同机器学习模型（LSTM、前馈神经网络、随机森林、XGBoost、自卷积神经网络）在不同水质指标下对单一输入的藻类浓度预测
三、实践案例
太湖蓝藻加氯实验的AI辅助研究：部署多光谱传感器实时监测氯浓度、藻密度、土溴素含量，结合无人机航拍获取藻类空间分布数据，构建时空数据集。利用Autoformer模型融合时序数据，发现夏季高温期（水温＞28℃）加氯易引发“嗅味爆发”，预测准确率达89%，较传统模型提前24小时预警。AI生成“分区加氯方案”（湖心区低氯缓释+近岸区脉冲投加），使嗅味物质超标时长减少60%，同时节省氯耗25%。
四、未来展望
1.边缘计算与实时预警系统：将AI模型部署于边缘设备（如水质监测传感器），实现“实时感知-本地分析-秒级预警”，适用于应急场景下的快速响应。
2.数字孪生与工艺优化：结合数字孪生技术，构建加氯工艺虚拟镜像，AI自动优化管网布局、加氯点分布，从源头降低嗅味风险，提升水处理系统韧性。
在加氯影响藻产嗅的研究中，AI并非替代科研人员，而是作为“智能助手”拓展认知边界，它能在数据海洋中定位关键关联，在复杂机制中捕捉细微规律，在实验设计中探索创新路径。未来，科研工作者需兼具领域洞见与AI工具驾驭能力，让“人类智慧”与“机器智能”深度协同，为水生态治理难题提供更精准、更高效的解决方案。
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图文来源 | 环境学院
编辑 | 屈佳乐
审核 | 李恺弘
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