21、下水道腐蚀预测与人工智能在环境健康领域的应用

下水道腐蚀预测与人工智能在环境健康领域的应用

一、下水道腐蚀预测

在下水道网络的可持续性方面，数据驱动的机器学习技术展现出了巨大的潜力。高斯过程（Gaussian Process，GP）作为一种数据驱动的机器学习技术，已在众多应用中取得成功。

下水道中的硫化氢（H₂S）含量会随时间和网络位置的不同而变化，具有时空变化特征。高斯过程能够较好地捕捉这种变化趋势。不过，由于它是基于数据驱动的方法，模型的质量很大程度上依赖于数据的质量。有限且信息不足的数据会降低模型预测的准确性。为了解决数据稀疏的问题，可以将分析模型和启发式方法融入高斯过程框架中。

目前悉尼的下水道系统中，测量点的数量和位置可能并非通过最优采样策略确定，因此高斯过程的预测在某些位置可能存在较大误差和较高的不确定性，但总体上仍能较好地捕捉趋势。

腐蚀过程非常复杂，对大型网络进行准确建模并非易事。当前提出的基于高斯过程的腐蚀预测模型，其预测结果与实际情况的差异小于10%。随着更多有价值数据的获取，高斯过程模型有很大的改进空间。H₂S预测和腐蚀预测的结果可用于制定加药策略。

腐蚀预测模型的输入包括H₂S、温度、相对湿度和几何距离，输出是管道的劣化速率。目前，H₂S数据可从单独的高斯过程预测模型或直接观测中获取。

以下是该腐蚀预测模型的相关要点总结：
|要点|详情|
| ---- | ---- |
|模型方法|基于贝叶斯非参数方法——高斯过程|
|输入参数|H₂S、温度、相对湿度、几何距离|
|输出结果|管道劣化速率|
|预测误差|平均腐蚀风险水平预测误差9.8%|

二、人工智能在环境健康