基于场景差异的水厂跨任务迁移学习模型EIATN实现低碳智能管理

为解决机器学习模型在水处理系统跨场景迁移时性能下降和能耗高的问题，研究人员开发了环境信息自适应迁移网络(EIATN)框架。通过16种算法在4类场景构建64个模型，验证了EIATN在废水处理厂(WWTP)和饮用水厂(DWTP)的通用性，最优模型BILSTM仅需32.8%数据量即实现3.8%的MAPE，较微调方法降低40.8%碳排放。该研究为水系统智能化提供了高效低碳的模型复用方案。

　　

随着城市化进程加速，水处理系统的智能化升级面临严峻挑战。机器学习(ML)模型虽能优化水厂运行效率，但不同水厂间环境因素、工艺流程和数据分布的差异导致模型迁移时性能骤降，频繁的重新训练更带来巨大能耗——训练一个GPT-3模型的耗电量相当于1450户美国家庭月用电量。更令人担忧的是，到2030年数据中心可能消耗全球21%的电力。传统解决思路聚焦于消除场景差异，但鲜有研究将这些差异转化为提升模型泛化能力的先验知识。

针对这一瓶颈，哈尔滨工业大学的研究团队在《Environmental Science and Ecotechnology》发表创新成果，提出环境信息自适应迁移网络(EIATN)框架。该研究通过废水处理厂(WWTP)出水总氮(TN)与化学需氧量(COD)预测、饮用水厂(DWTP)铁盐与次氯酸钠投加量预测等实际场景验证，构建了包含16种算法的64个模型体系。关键技术创新在于：1）环境信息生成层(EIGL)通过多尺度时序特征提取增强数据表征；2）自适应迁移层(ATL)设计参数迁移算子，实现跨任务参数映射。

研究采用五折交叉验证和网格搜索优化，通过异常检测、时间步生成和端到端迁移三大核心模块，系统评估了模型性能。在WWTP案例中，双向长短期记忆网络(BILSTM)表现最优，仅需32.8%数据量即达到3.8%的平均绝对百分比误差(MAPE)，较传统微调方法降低40.8%碳排放。SHAP可解释性分析显示进水COD(CODin)和TN(TNin)对预测贡献度达39.43%和22.54%。推广至深圳智慧水务系统模拟显示，EIATN可使供水、污水、雨水和回用系统的碳排放分别降低63.26%、70.87%、70.97%和62.03%。

数据集特征分布
废水处理数据呈现显著非线性特征，生化处理区溶解氧等指标变异系数达0.25-0.5，这种异质性为验证模型泛化能力提供了理想测试场景。

模型开发
比较64个模型发现，深度学习方法在时序特征学习上优势明显，其中BILSTM的隐藏层双向结构能同时捕捉前向和后向信息，配合Dropout正则化使验证集MAPE波动小于0.002。

迁移性能评估
EIATN在COD预测任务中平均MAPE为6.07%，较直接建模提升9.7%。特别在数据稀缺场景下，仅用20%数据即可达到模型收敛阈值，显著降低训练能耗。

场景扩展验证
在DWTP的次氯酸钠投加预测中，EIATN将MAPE从21.8%降至13.81%，但性能提升幅度小于WWTP，主要由于饮用水水质波动较小，削弱了异常检测模块的效用。

环境效益量化
生命周期评估显示，EIATN全局应用可减少66.78%的模型训练碳排放，相当于全球水务系统年减排278万吨CO₂。

该研究突破传统"消除差异"的迁移学习范式，首创性利用场景差异作为先验知识，为智慧水务建设提供三大价值：技术层面建立跨任务参数迁移的通用框架；应用层面验证了在数据稀缺场景的优越性；环境层面通过算法革新间接支持"双碳"目标。未来可通过对抗域适应方法进一步优化跨水厂的分布校准，结合元学习框架提升对传感器故障等实时噪声的鲁棒性。这项研究不仅推动水系统智能化转型，更开创了"算法减排"的新路径，为AI在环境领域的可持续发展提供典范。