北京市南四环凉水河畔的小红门再生水厂，每日处理约60万立方米的污水，承担着北京市区西部、南部多数地区的城市污水资源化利用任务。

    合理管控水厂的运行，推动城市污水资源化利用，有利于守护好这道“净化屏障”。我和一支北京工业大学的团队在这个领域长期深耕。

    这是一个棘手的课题——城市污水资源化利用过程动态复杂，不仅工艺流程盘根错节，污染物种类繁杂多样且相互影响，流入污水的水质波动也很大，导致运行状态不稳。其间的化学反应敏感多变，更加增添了难度。

    能不能用智能化手段应对这些难题？多年从事复杂动态系统的智能优化控制研究，我和团队意识到人工智能在污水资源化利用方面的潜力。

    “闯”进全新领域，我们边研究边摸索，经过多年攻关，逐步攻克污染物特征识别、全流程协同优化、运行设备精准调控等技术难题，构建出能实现城市污水高效资源化利用的智能调控关键技术体系。

    在这套技术体系中，关键变量溶解氧浓度的精准调控至关重要。为净化污水，好氧微生物充当分解污染物、清洁污水的“操作员”，而溶解氧就是支撑它们工作的“食粮”。“食粮”既不能多，也不能少。太多，不仅浪费能源，还会扰乱菌群工作节奏；太少，则会让“操作员”力不从心，导致净水效果不达标。

    城市污水资源化利用过程复杂，如果过度依赖传统方法，关键变量的浓度调控效果往往欠佳。起初，我们采用“传统+智能”的组合方案。然而，此时的智能算法依附传统控制，只能起到辅助微调作用，优势无法真正发挥出来。

    在探索污水资源化利用工艺规律中，我们发现其生化过程演变、前后运行状态关联的独特性。这启发我们提出数据资源驱动的创新型自主学习方法，彻底摆脱对传统控制的依赖。

    我们优化控制设计模式，通过逐次微小的调整，实现策略稳定在线学习。同时，构建新机制，确保系统在应对扰动或异常时，能快速做出调控反应，进而让控制系统像人一样“边做边学、越做越好”，完成了从“依附传统、被动辅助”到“自主调控、优于传统”的升级。

    基于一系列创新，团队研制出能动态调整供氧状态、精准把控氧气配比的调控方案，实现自动适配复杂工况、全程保障净水效果。这就让智能体在与环境交互的过程中自主学习，并在学习时自适应优化控制策略。具备判断与决策能力的“大脑”后，实验显示，自主控制策略对污水资源化利用系统的调控效果显著改善。

    理论和方法还需到实践中接受检验。在北京清河、北京小红门等多家再生水厂应用，团队研发的智能调控相关技术交出一份优秀“成绩单”——溶解氧控制精度达到95%以上，平均能耗降低5%以上，药耗减少超过20%。

    令人自豪的是，作为城市污水高效资源化利用的“中国方案”，团队部分技术被多个国家的再生水厂借鉴。

    推动城市污水资源化利用，不仅有助于解决水资源短缺问题，还能保护生态环境。未来，我和团队将推动人工智能和污水资源化利用工艺深度融合，实现全流程智能化升级，为科技创新助力美丽中国建设贡献力量。