6月19日下午，“新工科下午茶·学科交叉沙龙”第九期活动在北京大学百周年纪念讲堂四季庭院内举行。本次沙龙是“工程与材料专场”的第三期，聚焦“智慧城市之智慧水网”主题，由新工科建设办公室主办、学科建设办公室协办，邀请建筑与景观设计学院教授汪芳担任策划和召集人。沙龙吸引了来自环境科学与工程学院、建筑与景观设计学院、城市与环境学院、计算机学院、软件与微电子学院、工学院、人工智能研究院、外国语学院和相关职能部门，以及哈尔滨工业大学、南开大学、北京林业大学、中国农业大学、北京建筑大学等共20余个单位40余名师生现场参与研讨。
活动现场
报告分享环节由汪芳主持。她表示，水安全问题是我国新型城镇化进入快速发展阶段的重要挑战，而智慧水网领域的研究为管水、治水、护水提供了新思路。本次沙龙将从土木与建筑、环境、计算机等学科角度，对人工智能智慧管控、污染物监控、污水管理、环境大数据、人群感知等多研究维度的进展进行交流，探索城市灾害防御、水资源优化调配、水污染防治等领域的新理论、新技术。
李惠
哈尔滨工业大学土木工程学院、人工智能研究院教授
哈尔滨工业大学土木工程学院、人工智能研究院教授李惠以“水环境与人工智能”为题作报告。她认为，“智慧水网”的实现有两个有效路径：一是利用群智感知技术对水环境进行监测并采集数据，通过大数据技术充分分析挖掘海量数据中蕴含的信息；二是借助机器学习的方法求解微分控制方程。水流动的Navier-Stokes微分控制方程蕴含着丰富的高维非线性时空场物理特征，且尺度多、有序结构与随机性共存，求解难度大。课题组针对这一问题取得一系列研究成果：通过机器学习方法直接求解流体微分控制方程，将方程分解以降低求解复杂度，构建了增强学习的网络架构并进行了验证；通过机器学习辅助数值模拟，提出了物理机器学习湍流建模统一网络架构，得到高精度湍流模型；提出物理增强的微分方程数据求解方法，由机器学习模型逼近方程的解或解的某种性质，引入“能量级串”的物理尺度相关性，实现了亚临界-临界-超临界雷诺数流场智能计算，对速度场和高阶项预测都有很高的准确度。
王鑫
南开大学环境科学与工程学院副院长、教授
南开大学环境科学与工程学院副院长、教授王鑫代表哈尔滨工业大学环境学院院长、教授冯玉杰课题组介绍了“城市水生态安全与智慧管控”的相关进展。我国经济快速发展，进入“单一城市”到“区域城市群”的转型期，城市群水安全成为支撑“健康中国”建设的重要一环，实现智慧管控是城市（群）水系统走向持续安全的有力保障。当前水生态安全面临的挑战包括水质保障、新污染物的极限去除、未知病原微生物的控制和水质健康风险控制等，通过运用智能感知、数据智能分析、科学决策与优化、精准有效反馈控制与调节等手段，提高决策的科学性、准确性和高效性，为城市绿色发展赋能。在海绵城市建设方面，课题组建立了基于水文模型的溢流污染评价方法，指导源头构筑物设计；建立了基于下垫面分配管网模型的溢流污染评估模型，评估合流制溢流污染和污染物负荷；结合地上-地下构筑物，建立了时空分布全流域排水评估模型；基于管网模型建立源头措施评价方法，指导源头建设与管网改造。在黑臭水体治理方面，课题组通过绿色、低碳的生态恢复技术等手段，修复和保护城市水生态系统，引入功能材料、构建弱电强化体系、调控植物根系微区环境等提高生态修复技术效能，提升水体自净能力、恢复水体生态功能，辅以人工智能手段实现远程监测及数据采集。
常红
北京林业大学环境科学与工程学院教授
北京林业大学环境科学与工程学院教授常红从“污染物监测与智慧管控”的角度作报告。河流水系作为城市水网的重要组分，关乎水质安全和水生态健康。目前在河流、湖泊、入海控制等方面都设立了一系列污染监测指标，但也亟需对一些新污染进行监测，并开展非靶向、高通量筛查。研究人员采用高分辨质谱高通量扫描的新技术，利用大数据分析技术与质谱数据库进行匹配，有助于实现高通量监测和已知/未知污染物识别，为污染物监测赋能。课题组针对低丰度已知/未知污染物定性定量识别的难点问题，采取“衍生策略+质谱检测”的研究思路，去除样品基质干扰，提高监测灵敏度和分离度，有利于结构分析和含特定官能团物质的非靶向分析。例如，对于壬基酚、雌激素等酚类内分泌干扰物质（EDCs），发现了化学衍生试剂丹磺酰氯（DSN），生成新的离子化程度更高的衍生物，从而建立了酚类EDCs高灵敏高通量分析方法；对于氯化石蜡、林丹/硫丹/氯丹等持久性有机污染物（POPs）物质，建立了卤代污染物非靶向分析方法，并筛查鉴定出含氮含硫氯化石蜡新衍生物。此外，通过质谱成像高通量可视化分析方法，监测生物体内小分子变化，实现高风险污染物识别，甄别出诱发太湖水域生物小分子代谢紊乱的主要原因物质——全氟十一酸。
孙卫玲
北京大学环境科学与工程学院教授
北京大学环境科学与工程学院教授孙卫玲以“环境大数据与智慧河流”为题，介绍了河流环境大数据的应用情况和发展潜力。河流输送物质、孕育生命、诞生智慧，对人类生活非常重要。河流环境大数据包括水文、水质和水生态三个方面，所在团队多年来致力于河流全要素监测。基于长江的全要素监测数据，结合大数据分析方法，发现动物养殖和面源污染对长江抗生素贡献最大，揭示大坝和地形地貌对浮游和底栖微生物群落的影响，发现全程硝化菌comammox在长江水和沉积物中广泛存在，描述长江水体和沉积物中抗生素抗性基因（ARG）和耐药微生物的整体格局等；基于全球河流环境大数据，解析水沙耦合变化的形成机制，揭示了全球黄金航道开发阈值及生态制约内涵，提出了七种“河流综合征”判定方法，识别了全球河流抗生素污染的驱动因素等。智慧河流则是以河流健康为目标，通过数字孪生、自动监测、智能存储、问题诊断、预报预警技术，实现智慧管理、智慧应用。此外，我们也要关注河流中的智慧生物，研究生物之间的合作共生及环境压力对共生的影响。未来，河流环境大数据与人工智能的结合将在污染物筛查、微生物宏基因组数据挖掘、不同生物间互作、生物-非生物间作用关系等方面为河流管理带来更多可能性。
刘云淮
北京大学计算机学院教授
北京大学计算机学院教授刘云淮介绍了“面向智能水网的智慧城市物联网平台建设”。为满足不同行业特定的应用需求，实际生活中产生了许多彼此隔离、垂直建设、烟囱式的物联网系统，导致系统割裂严重、网络架构复杂、各类资源自主异构、应用难以融合，需要对数据、资源、服务进行统筹管理、精准控制和智能调配。课题组提出应用驱动的异质物联网三元分治架构，区别于以往部署层云、边、端角度或协议层七层结构角度，该网络架构以应用为导向，从设备、资源、服务三个维度入手，解决不同系统间的互联互通问题，实现异质设备泛在接入、异质资源高效复用、应用服务深度融合，提高网络的利用率，并保证不同物联网系统间的动态协同和负载均衡。基于此项技术建设的智慧城市异质物联网系统互联平台，已在八个示范城市及多个省份开展了大规模应用验证，实现了千万级设备接入量与两亿泛用户覆盖。其中的典型案例——“智慧抚河信息化平台”覆盖江西省抚州市抚河16,493平方公里区域，采用多种物联网协议组网，将卫星物联网和智慧水网融合，形成包括水文监测体系、水环境监测体系、工程运行监控体系在内的水务物联网感知体系，并借助无人船实现监测、采样、测流测绘、暗管探测等，在城市供水管理系统、城市排水管理系统、城市污水处理系统中获得应用。
李喜青
北京大学城市与环境学院研究员
北京大学城市与环境学院研究员李喜青以“污水大数据与智慧城市”为题，介绍了污水大数据在禁毒、新冠肺炎疫情预警等领域的广泛应用。禁毒工作事关国家安危、民族兴衰、人民福祉，已有的禁毒工作管理模式无法掌握真实的毒品滥用情况、无法制定合理的任务指标和进行有效的考核，城市污水则能够提供诸多隐藏信息。通过污水监测毒品滥用水平的原理，是通过测定市政污水中毒品及其代谢产物的残留浓度，根据人体代谢机理、进水流量和人口反推服务区内人群的毒品用量，实现客观、全面监测毒品的滥用情况。例如，通过比较缴获毒品、吸食者尿液、污水样品中甲基苯丙胺、苯丙胺的手性比例和浓度比值进行来源解析，对污水中不同来源的甲基苯丙胺追根溯源；也可以根据污水中吗啡估算海洛因用量。污水监测毒情可以有助于评估毒情形势、追溯制毒窝点、打击制毒犯罪，还可以用于新滥用物质预警。同时，污水大数据也是监测新冠肺炎疫情的有效途经。其原理是利用裂解盐使得污水中病毒核酸与蛋白分离，高盐条件下核酸被膜吸附，低盐条件下洗脱。利用这一方法，2022年7月在甘肃实现提前两天预警阳性病例出现。此外，污水数据挖掘还可以应用于精神健康状况、非法添加物、污染物暴露、酒精和槟榔消费监测等。
交流讨论环节由李惠和孙卫玲主持。在场师生就智慧水网的技术细节展开讨论，包括如何实现环境变化的快速响应、环境效益提升、物联网安全、未来预测和模型精细化等。大家认为，智慧水网仍有诸多关键问题和技术难点亟待解决，需要与多学科联动合力攻关；未来智慧水网领域有可能在水安全监测、物联网设计等方面获得突破；环境领域研究者应主动拥抱人工智能等新技术，主动跨界融合，以吸收新的研究范式和研究路径。
活动合影
转载自：公众号“北大新工科”
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/8OkWbDMm9tycvKrqeC7rQg
