目錄
序
前言
第1章 污水水質信息工程學概述 1
1.1 水質信息工程學內涵 1
1.1.1 水質及其特性 1
1.1.2 信息工程學及其環(huán)境應用 2
1.2 污水水質信息工程學的發(fā)展歷程 3
1.2.1 污水處理行業(yè)起步與發(fā)展概述 3
1.2.2 污水處理的物質削減導向階段 4
1.2.3 污水處理的能源回用導向階段 6
1.2.4 污水處理的信息智控導向階段 7
1.3 污水水質信息工程學的學科框架 8
1.3.1 污水水質信息的獲取與預測 8
1.3.2 基于污水進水水質信息的人群特征解析 9
1.3.3 污水處理過程的智能優(yōu)化與預測設計 10
1.3.4 水生態(tài)系統(tǒng)污染物凈化及風險預警 11
1.4 污水水質信息工程學的機遇與意義 12
1.4.1 污水水質信息工程學的發(fā)展機遇 12
1.4.2 污水水質信息工程學的現實意義 13
參考文獻 14
第2章 污水水質信息工程學的理論基礎與研究方法 17
2.1 污水水質信息工程學的理論基礎 17
2.1.1 水質：物質、能量、信息三位一體理論 17
2.1.2 信息：信息源、信道容量與信息熵 20
2.2 污水水質信息工程學的研究方法 26
2.2.1 污水水質信息數據庫 27
2.2.2 大數據與人工智能技術 30
2.2.3 數字孿生與云計算技術 36
2.2.4 3D 打印與智能設備技術 41
參考文獻 44
第3章 污水水質信息采集與預測技術 53
3.1 污水水質信息離線采集技術 53
3.1.1 常規(guī)污水指標信息離線采集技術 53
3.1.2 痕量化學污染物信息離線采集技術 57
3.1.3 生物污染物信息離線采集技術 62
3.1.4 污水毒性信息離線采集技術 65
3.2 污水水質信息在線采集技術 69
3.2.1 污水水質信息在線采集設備 71
3.2.2 常規(guī)污水指標信息在線采集技術 72
3.2.3 痕量化學污染物信息在線采集技術 74
3.2.4 生物污染物信息在線采集技術 77
3.2.5 污水毒性信息在線采集技術 79
3.3 污水水質信息預測技術 81
3.3.1 污水信息特征及數據處理 81
3.3.2 常規(guī)污水指標信息預測技術 84
3.3.3 生物污染物信息預測技術 88
3.3.4 污水毒性信息預測技術 90
參考文獻 92
第4章 基于水質信息的人群特征解析：污水流行病學 105
4.1 污水流行病學的產生與發(fā)展 106
4.1.1 污水流行病學定義 106
4.1.2 污水流行病學研究目的 106
4.1.3 污水流行病學發(fā)展歷程 106
4.2 污水流行病學的研究方法 110
4.2.1 生物標志物確定 110
4.2.2 污水處理廠基本信息調查 115
4.2.3 樣品采集和儲存 116
4.2.4 樣品前處理 117
4.2.5 污水處理廠服務人口數量估算 119
4.2.6 不確定性分析 122
4.3 污水流行病學的應用 124
4.3.1 非法藥物追蹤 124
4.3.2 人群生活方式和物質消耗調查 125
4.3.3 人體健康狀態(tài)評價 127
4.3.4 環(huán)境暴露風險評價 127
4.3.5 人口數量和社會經濟發(fā)展狀況評估 128
4.3.6 傳染性疾病預警和控制 129
4.4 污水流行病學的局限性和未來展望 130
4.4.1 污水流行病學局限性 130
4.4.2 污水流行病學未來趨勢與展望 131
參考文獻 133
第5章 污水處理技術與工藝智能調控 148
5.1 污水處理與機器學習 148
5.1.1 污水處理中的機器學習 148
5.1.2 污水處理中常見的ML 模型 149
5.2 污水處理過程中的智能優(yōu)化 154
5.2.1 曝氣智能調控技術 154
5.2.2 藥劑智能投加技術 156
5.3 功能微生物的信息化調控強化 159
5.3.1 污水處理中的功能微生物 160
5.3.2 微生物群落變化驅動因素 160
5.3.3 功能微生物的智能調控 162
5.3.4 功能微生物調控技術的研究前景 167
5.4 污水深度處理技術的智能化調控 167
5.4.1 吸附技術智能調控 168
5.4.2 膜處理技術智能調控 169
5.4.3 高級氧化技術智能調控 172
5.4.4 智能化深度處理技術應用 175
參考文獻 176
第6章 數字孿生與智慧污水廠 187
6.1 數字孿生 187
6.1.1 數字孿生概述 187
6.1.2 數字孿生水環(huán)境研究應用 188
6.2 數字孿生污水處理廠 189
6.2.1 數字孿生污水處理廠概述 189
6.2.2 數字孿生污水處理廠整體框架和層次結構 191
6.2.3 數字孿生污水處理廠核心模型 193
6.2.4 數字孿生污水處理廠關鍵技術 197
6.2.5 實景數字孿生與仿真數字孿生 199
6.3 實景數字孿生污水處理廠 200
6.3.1 實時數據采集、傳輸與儲存 201
6.3.2 實時數據同化更新 201
6.3.3 表達層決策執(zhí)行 203
6.3.4 實景數字孿生管控平臺建設與應用案例 204
6.4 仿真數字孿生污水處理廠 205
6.4.1 仿真數據層 206
6.4.2 業(yè)務邏輯層建模 207
6.4.3 可視化表示層 208
6.4.4 工藝智能設計優(yōu)化與數字孿生系統(tǒng)案例 208
6.5 數字孿生污水處理廠未來挑戰(zhàn) 211
參考文獻 212
第7章 人工水生態(tài)系統(tǒng)污水凈化過程與智能化 219
7.1 人工水生態(tài)系統(tǒng)水質信息特征 219
7.1.1 人工水生態(tài)系統(tǒng)水文信息 220
7.1.2 人工水生態(tài)系統(tǒng)物化信息 222
7.1.3 人工水生態(tài)系統(tǒng)關鍵生物信息 225
7.2 人工水生態(tài)系統(tǒng)水質凈化過程 226
7.2.1 人工濕地系統(tǒng)結構單元組成 226
7.2.2 人工濕地系統(tǒng)分類 227
7.2.3 人工濕地系統(tǒng)水質凈化機理 227
7.2.4 其他人工水生態(tài)系統(tǒng)水質凈化機理 234
7.3 人工水生態(tài)系統(tǒng)水質預測與智能管控 235
7.3.1 數據準備與分析 236
7.3.2 人工水生態(tài)系統(tǒng)預測模型建立 238
7.3.3 人工水生態(tài)系統(tǒng)智能管理平臺 242
參考文獻 245
第8章 自然水生態(tài)系統(tǒng)水質智能預測與風險預警 255
8.1 自然水生態(tài)系統(tǒng)水質信息特征 256
8.1.1 污水處理出水對水生態(tài)系統(tǒng)的影響 256
8.1.2 水生態(tài)系統(tǒng)生物種群群落信息 258
8.1.3 水生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性信息 260
8.2 自然水生態(tài)系統(tǒng)水質智能化預測與溯源 261
8.2.1 DO預測分析 262
8.2.2 BOD預測分析 264
8.2.3 污染物在線監(jiān)測—預警—溯源分析 266
8.3 自然水生態(tài)系統(tǒng)水質風險預警 268
8.3.1 水質風險預警概述 269
8.3.2 微生物風險預測與預警分析 272
8.3.3 物種多樣性預測與預警分析 274
8.3.4 食物網結構預測與預警分析 275
8.4 自然水生態(tài)系統(tǒng)水質智能預測與風險預警實例 277
8.4.1 案例1：水華暴發(fā)的潛在風險評估預測 277
8.4.2 案例2：污水出水的潛在風險預警評估 279
8.4.3 案例3：環(huán)境干擾對浮游動物多樣性影響的預測 280
參考文獻 282
第9章 污水水質信息管理的人工智能大模型 288
9.1 人工智能大模型概述 288
9.1.1 人工智能大模型發(fā)展歷程 288
9.1.2 人工智能大模型框架結構 290
9.2 人工智能大模型在污水水質信息管理中應用 294
9.2.1 水質信息的全面感知 294
9.2.2 水質信息的精準認知 295
9.2.3 水質信息的輔助決策 296
9.2.4 水質信息的人機交互管理 296
9.2.5 典型案例：百度水業(yè)大模型 297
9.3 人工智能大模型現存挑戰(zhàn)與未來方向 301
9.3.1 現存挑戰(zhàn) 301
9.3.2 未來方向 302
參考文獻 303