基于上下文感知数据驱动的城市排水网络H2 S浓度预测方法研究

为解决城市排水网络中H2 S浓度预测难题，研究人员开发了一种融合时空上下文信息的机器学习模型。该研究通过整合传感器数据与外部环境变量（如降雨强度、时间周期），采用深度神经网络（DNN）实现了R2 0.92的高精度预测，为污水系统腐蚀防控提供了智能化解决方案。

　　

城市排水系统中硫化氢（H₂
S）的积聚不仅会引发刺鼻的恶臭，更会加速混凝土管道的腐蚀，每年给全球市政设施带来数十亿美元的维护成本。传统预测方法依赖复杂的生化过程模拟或昂贵的传感器网络，既难以应对实时监测需求，又无法捕捉动态环境因素的影响。在瑞士联邦水科学与技术研究所（Eawag）主导的Urban Water Observatory项目中，研究人员发现现有模型对时间维度（如工作日/周末模式）和空间关联（上下游传感器联动）的忽视，严重制约了预测准确性。

为突破这一瓶颈，研究团队创新性地提出了"上下文感知数据驱动"框架。该研究以瑞士Fehraltorf地区两处关键监测点（分别位于纺织厂下游150米和670米处）的硫化物日志仪数据为基础，整合了温度、水位、流速等系统变量与降雨、时间周期等环境因素。通过开发包含1270种变量组合的机器学习模型体系，首次系统评估了时空上下文信息对预测精度的提升作用。

研究采用了五大关键技术：1）非均匀时间序列对齐技术，解决分钟级与五分钟级传感器的数据同步难题；2）基于Z-score（±3σ）的异常值检测，处理污水环境下的数据噪声；3）循环编码技术，将小时/星期信息转化为正弦-余弦特征；4）深度神经网络（DNN）与随机森林回归（RFR）等12类算法对比验证；5）多指标评估体系（R²
、RMSE、MAE）。所有数据来自ETH Zurich和Eawag联合运营的长期监测网络。

数据预处理的关键突破
针对污水管网恶劣环境导致的28万条原始数据缺陷，研究团队开发了阶梯式清洗流程。通过5分钟时间窗聚合解决了传感器采样率差异（1分钟vs 5分钟），采用循环编码将凌晨23:00与0:00转化为相邻的三角函数值，克服了传统时间标记的数值断层问题。经处理后的数据集保留了4.5万条有效样本，Z-score过滤使异常值占比控制在0.3%以内。

模型性能的阶梯式进化
单变量模型的惨淡表现（R²
<0.2）印证了H₂
S生成的多因素耦合特性。当引入水温-水位-流速的系统变量组合后，随机森林（RFR）将精度提升至0.725。而最终融入"小时-星期"时间标签和降雨数据后，深度神经网络（DNN）展现出惊人潜力，测试集R²
达0.927，RMSE低至0.029。特别值得注意的是，模型自动识别出纺织厂排水与工作时间的强关联——周四的工业排放模式显著区别于周末。

算法表现的启示性排序
在12类算法比拼中，DNN凭借多层非线性处理能力独占鳌头，其性能优势随数据量增加而扩大。传统强项RFR在纯系统变量场景表现最佳，但加入上下文后进步有限。令人意外的是，支持向量回归（SVR）出现负R²
值，暴露出高维稀疏数据的处理缺陷。研究还发现，流量参数对某些模型（如NN）反而会引入噪声，这为特征选择提供了新思路。

这项研究颠覆了污水管网监测的传统范式，首次量化证明了环境上下文对预测模型的增益效应（+27.8%精度）。DNN模型对复杂时空模式的捕捉能力，使其在应对突发降雨或工业排放等场景时展现出显著优势。实际应用中，该技术可将腐蚀预警提前数小时，为市政部门赢得处置时间。研究团队特别指出，该方法无需依赖昂贵的生化传感器或水力模型，仅需常规监测数据即可部署，这对发展中国家具有重要推广价值。未来工作将探索模型在暴雨极端条件下的鲁棒性优化，以及移动端轻量化应用的开发。

论文的创新性体现在三个方面：一是创建了污水管网数据的时空编码标准，二是建立了上下文信息贡献度的评估体系，三是验证了DNN在环境工程领域的特殊适应性。这些突破为智慧水务的实时决策系统提供了关键技术支撑，相关方法论也可拓展至气体泄漏预警、水质突变监测等场景。