傳感器及在線監測設備在污水處理系統的使用日益頻繁，也為工程技術人員采集了大量的數據,如：水溫、pH、濁度、流量、化學需氧量（COD）、生物需氧量（BOD）、色度等等，結合物聯網技術的應用，這些數據被存儲在本地計算機或上傳至云服務器，為污水處理系統的預警、調控和故障診斷提供了基礎信息。物聯網系統持續的數據采集會產生的大數據，如何分析這些數據并從中提取關鍵信息并用于污水處理系統的調控就需要應用生成式人工智能。

       生成式人工智能是指基于生成對抗網絡、大型預訓練模型等 AI 技術，通過已有數據的學習和識別，泛化生成相關內容。主要是利用選定的模型對輸入數據進行學習，從復雜的數據集中提取出有價值的特征或信息，歸納出合理的變化趨勢，從而進行數據預測，是一種可以在比較預測值與實際值偏差后，重新調整模型中的參數或者結構以提高預測的準確性和可靠性的方法。它是新的思維方式，通過模擬人類的學習和創造力，實現自動學習和數據輸入，自主地生成新的與真實數據相似度較高的內容。

       采用生成式人工智能進行污水處理的監測和預測有著諸多優點，比如：可以對非線性問題做出較好的預測。而污水處理系統是一個包括生化和物化反應的極其復雜的過程，且水質水量波動較大，因此具有較大的不確定性，耦合性和滯后性。常規的人工經驗判斷或者一般的數學模型不能夠全面描述這樣的復雜過程，而生成式人工智能擁有著較高的魯棒性、可靠性和泛化能力，能夠較好應對這些問題。在污水處理領域，通過萬億級大數據結合行業知識能力，打造出數據與知識驅動業務的行業數智大腦。針對城市排污問題，構建智能排污管理模型，對排污過程進行自動化監控和管理。當出現排放超標等問題時，自動預警并采取措施，提高環境治理效率。

       污水處理傳統的故障診斷方法眾多，一般基于歷史數據（定量數據、定性數據和過程數據）的故障診斷方法僅適用于簡單的或線性的機械問題，在應對高維度、非線性的污水處理問題時，傳統的故障診斷方法由于其注重微觀結構、強調及時變化的特點，無法全面描述復雜系統的變化規律。采用生成式人工智能對污水處理設施進行故障診斷的過程可以轉化為基于歷史數據對狀態進行分類的問題。可以將故障診斷問題從一個二元分類問題擴展為多類別分類問題，以達到較為可靠的故障檢測效果，還可以將異常問題判定為單獨聚類或者是遠離正常簇的點位，從而達到故障診斷的效果。

       生成式人工智能基于龐大的數據庫，對系統進行持續監測和預測，從而發現問題并有效地實現遠程和本地維護。當采用生成式人工智能方法進行故障診斷時，不需要關注污水處理中每一部分的運行方式以及其中涉及的各類生化反應過程，而是對整個系統水質指標、運行狀態、環境因素等數據進行采集和處理，從全局的角度進行監控和診斷，有效彌補傳統方法在污水處理故障診斷方面的缺陷。其基本原理是將當前各類監測數據或系統狀態與之前積累的正常或非正常歷史數據進行比對，通過分類或者是聚類的方法，尋找當前數據與歷史數據的相似之處，分析固有背景的變化與異常，及時診斷污水處理系統運行的情況正常與否。因此，生成式人工智能需要收集大量的原始數據，結合適當的數據分析技術，將這些數據轉化為有價值的信息，基于這些信息做出積極的決策，以優化總體性能。

       隨著人工智能的不斷發展，生成式人工智能在污水處理領域的應用將越來越廣泛。未來需進一步探索生成式人工智能技術在環保水務領域的應用，如供水系統、智能環保設備等，更好地解決領域實際問題，提高水資源利用效率，保護環境，促進可持續高質量發展。

       中交路橋科技基安云·智慧污水處理系統（SSP），實現對污水廠進行集中監控，真實反應污水廠的建設施工、生產、運維全過程狀況。通過智慧污水廠管控平臺對各個工藝環節設備設施進行集中監控，使得各級管理人員能夠及時、準確、全面、直觀的了解和掌握生產狀況，進而實現對整個污水廠生產運維的統一指揮和智慧調度。同時基于大數據分析技術，建立智慧污水廠數學模型，通過監測進水水質、水量，智能調節加藥量、曝氣量、污泥回流量等，以降低污水廠的生產運營成本，科學指導污水廠的智慧運營，實現整個污水廠的節能降耗、出水水質的穩定達標。