北京水质监测用上藻“脸”识别技术，数据获取时间缩短至20分钟

南水北调中线工程给北京带来清澈、甘冽的水源，在千里跋涉的输水路途中，一些水藻也偷偷随着“南水”进京。今年8月份，在位于北京北五环外的一家水厂“前哨”位置，北京市水科院的专家在这里布设了第一台藻“脸”识别自动监测设备，这也是中国自主研发的藻类AI自动监测设备首次用于供水安全保障。自动监测设备的加入，让藻类监测数据的获取时间从曾经的48小时大幅缩短至20分钟。

一间超级微缩版的“实验室”

截至目前，北京共有14家水厂接纳“南水”，经过水厂严格的处理工艺，“南水”随着供水管网进入千家万户，北五环外的这家水厂便是14家水厂之一，这台藻类AI自动监测设备就布设在这家水厂的水处理车间内。从外观上看，它其貌不扬，方方正正的外观，设备正面装有监测显示屏，设备下方几根插入水厂“南水”中的水管显示出它的独特作用。

在藻类AI自动监测设备研发之前，藻类监测主要以人工为主，工作人员取水样后，带回实验室，经过一系列的技术方法，工作人员在显微镜下用肉眼数样品中藻类的数量和种类。北京市水科学技术研究院城市水生态环境研究所高级工程师张蕾告诉记者，这台藻类AI自动监测设备好比一间微缩的实验室。水管自动抽取水样后，进入设备中的小水箱进行定量，然后模拟实验室检测环节中的水样浓缩过程，将水样浓缩至一定量之后，再进行图像采集，相当于给藻“拍照”。藻“脸”图片传输至后台后，和数据库中的藻类图像进行对比，自动识别是哪种藻，并分析相应结果。这些数据最后会返回设备的显示屏，后台系统也能同步读取。

张蕾介绍，如果用人工的方式，往往需要至少48小时才能获取藻类数据，但是这台设备仅用20分钟就可以完成监测并且反馈数据。

自动监测设备可迅速为水厂提供相应数据

首台藻类AI自动监测设备为何要布设在水厂“前哨”？北京市水务局供水管理处二级主任科员汤潇介绍，“南水”由明渠进入北京，呈现出夏季高温高藻，冬季低温低浊的特点，因此在夏季重点监测藻类的变化非常重要。作为监测预警，对于水厂来说，如果能够尽快获取藻类的变化数据，就能及时调整水厂运行的工艺，多级屏障确保市民饮水安全。

目前“南水”水厂出水水质如何？汤潇介绍，南水北调中线工程沿线设有水质监测中心，目前水质数据已实现共享。此外，北京所有接纳“南水”的水厂都实现了100%的深度处理工艺，在制水过程中采用活性炭吸附、臭氧消毒、膜过滤等国际先进的水处理工艺，使各环节水质全部符合国家生活饮用水卫生标准要求。以浊度为例，国标出厂水要求为不高于1NTU，北京市自来水集团控制指标为不高于0.3NTU；地表水厂硬度一般可以控制在150mg/L以下。

对话：希望将藻类AI自动监测纳入北京智慧水务建设

新京报：为何要研发藻类的自动监测设备？

张蕾：之前我们开展藻类监测以人工监测为主，首先取水样，然后在实验室进行48小时的前处理，最后进行人工计数，也就是说用肉眼通过显微镜数有多少种藻类。所以，这种方法从取样到最后得到藻类密度的周期比较长。

这么长的周期不足以支撑相关部门做出决策，因为有很多应急事件处置时间非常短，数据跟不上，就会影响到决策的制定。另一方面，人工识别藻类的培训周期很长，而且这方面的专家特别少，所以工作人员想快速、全面地掌握藻类识别挺不容易的。

基于这两方面的原因，我们考虑通过类似于人脸识别的方式，对藻也进行自动识别，构建藻类数据库。此前，北京水文总站监测到的藻类有300多种，如果我们一开始就在自动监测设备中建立那么庞大的数据库，相对来说比较困难，所以我们首先选择了在北京常见的26种藻进行一期数据库的构建，未来还会不断扩充。

新京报：为什么要进行藻类监测？

张蕾：藻会影响水生态，最常见的情况是河湖中藻突然增多，水华现象就比较明显。近几年，随着北京水资源调度，水华现象明显减少。从供水的角度来看，“南水”进京后，我们十分关注藻的影响。因为在南水北调过程中，输水距离很长，这种渠道环境适合藻的生长，有可能会影响到水厂水处理的工艺。

因为藻非常小，它们只有聚集起来才能够看到明显的变化，所以水生态环境很多时候只有出现问题了才会被发现。如果我们能够实时掌握藻类数据，就能进一步挖掘藻的密度与哪些指标的关联性更大。比如，藻如果与气温的关联比较大，那么我们通过天气预报就可以预测未来几天可能是藻类生长的活跃期，水厂就可以提前调整水处理工艺来应对。

新京报：近年来，北京藻类有何变化？

张蕾：前几年，我们在密云水库做过藻类的变化分析。“南水”进京后，输送来的硅藻偏多，而且硅藻比其他藻的颗粒大。目前，硅藻已成为北京的优势种，也是我们重点关注的对象。

新京报：第一台设备为什么选择放置在这个位置？

张蕾：这里是水厂的“前哨”，是“南水”进入水厂前预处理的前端。如果在这儿发现藻有异常，水厂可以迅速调整水处理工艺，确保安全供水。

新京报：下一步有何构想？

张蕾：我们要构建藻数据库，如果用人工的方式可能需要几年的时间，但是随着自动监测设备的加入，藻图像采集速度会加快，这样就可以尽早建立起藻数据库。下一步，我们会加快布设设备，通过前端“哨兵”的增加，共同保障水质安全，同时继续丰富藻数据库。

另外，随着监测站点逐渐增多，我们可以从空间上获得藻类变化趋势，对藻密度变化进行分析，为预测、预警提供基础。未来，我们希望把这项技术纳入北京智慧水务的建设中。