【研途共创 · 心语分享】| 当AI“诊断”大地,让污染无处遁形:场地污染智慧修复平台的建模之路

前言

当环境工程的传统难题遇见人工智能的前沿算法，当复杂的地下水污染问题有了“智慧大脑”的加持，一场关于“大地诊疗”的技术革命正在悄然发生。从“经验驱动”到“数据驱动”，跨学科的融合让原本看不见、摸不着的污染源，在算法的透视下无所遁形。本期研途共创·心语分析，带你走进环境与化学工程学院团队的科研之旅，看他们如何拥抱AI技术，为场地污染修复装上“智慧引擎”，在“少监测、高不确定”的难题中，探寻出一条精准、高效的治理新路径。

内容速览

随着我国工业化进程的推进，历史遗留的场地污染问题日益凸显。土壤和地下水作为污染物的主要载体，具有极强的隐蔽性和复杂性。如何精准定位污染源头？如何高效评估修复方案？这些问题一直是环境治理领域的“硬骨头”。本项目正是瞄准这一痛点，将贝叶斯优化与AI算法深度融合，构建了原地智污——场地污染智慧修复平台。通过数值模型与智能算法的协同，让污染源反演从“大海捞针”变为“精确制导”，为守护碧水净土提供了全新的科技方案。

项目介绍

项目名称：原地智污——基于AI优化算法的场地污染智慧修复平台

获奖等级：全国三等奖

团队成员：

谢佳伦（队长）

环境与化学工程学院24级硕士研究生

张浇

环境与化学工程学院23级硕士研究生

陈依然

环境与化学工程学院22级博士研究生

占杍

环境与化学工程学院23级硕士研究生

项目简介

本项目以贝叶斯优化框架实现污染源精准反演，构建基于人工智能的场地污染智慧修复平台。通过建立土壤—地下水污染物迁移模型，结合源强、位置、泄漏时间等参数的先验分布，并与监测浓度和流场数据进行智能比对。基于贝叶斯定理获取后验分布，结合历史模拟数据与实测大数据进行深度学习训练，构建基于人工智能的替代模型。在此基础上，利用优化算法迭代高效替代模型快速搜索最优场地修复方案，并通过后验方差量化不确定性。平台进一步集成非均质地下结构刻画与实时污染风险预测，实现污染源识别与修复方案的高效、精准优化。

团队力量

/ 团队分工明确 /

部分同学钻研地下水修复知识，负责地下水污染监测方案设计和修复工艺优化，理解地下水修复的实际需求，确保我们的项目围绕场地污染治理，关注地下水污染物迁移、修复效率提升这些核心问题；

部分同学负责AI技术攻坚的研究，负责AI算法的学习、建模与优化，围绕地下水监测数据处理、地下水污染羽迁移预测、修复方案智能匹配等需求，构建适配地下水修复场景的AI模型，解决地下水监测数据量大、污染趋势难预判、修复方案优化效率低等问题；

部分同学承担文献调研、成果总结凝练、汇报展示等工作，同时收集地下水修复的现场案例和数据，为AI建模和工艺优化提供支撑，确保地下水污染修复的实践落地，也推动项目成果得到更广泛的展示与认可。

/ 所遇困难 /

AI知识基础薄弱：团队成员均具备扎实的环境专业功底，熟练掌握地下水监测技术、污染迁移机理与修复工程工艺，但在Python编程、机器学习、深度学习等AI核心技术领域，缺乏系统的学习积累；

技术语言不通：环境工程训练使我们习惯于立足现场实际开展思考，聚焦于污染物监测、修复过程防控等核心问题；而AI技术更侧重数学建模、数据驱动与算法优化。在项目初期，我们面临的难题是如何将专业需求转化为AI可识别、可运算的算法逻辑，实现专业问题与技术路径的对接；

技术落地困难：针对地下水监测数据多维复杂、传统修复方案决策滞后，我们试图将水文地质条件、污染迁移机理等专业核心要素与AI模型融合。在模型构建初期，因专业机理与算法融合不够充分，模型预测结果与现场实际情况存在一定偏差，技术落地适配性仍需持续优化迭代。

/ 如何破解 /

自主学习与外部请教

负责AI攻坚的同学合理利用课余时间，系统学习AI技术，搭建应用知识体系。同时，依托指导老师魏亚强多年土壤地下水数值模拟的经验，使得团队在指导交流中破解技术困惑、补齐知识短板，推进跨学科融合；

以问题为导向

项目围绕地下水污染修复展开，以地下水污染羽迁移预测、监测数据高效处理、修复方案精准优化等核心需求为导向，让AI真正成为破解地下水治理难题、提升治理效能的实用工具；

边学边做、迭代优化

团队遵循循序渐进的原则，从简易模型入手，针对初期模型预测结果与地下水现场实际存在偏差的问题，立足环境专业优势，不断补充完善地下水监测数据、优化模型参数设置，在反复调试中，逐步提升模型的精准度与现场适配性。

经验分享

在本次项目研发过程中，最大的收获是学会了在复杂的工程问题中寻找确定性，并让数据和模型真正为决策服务。污染源反演是典型的“少监测、高不确定”问题，传统方法往往依赖经验判断，而我们尝试将贝叶斯优化与迁移模型结合，通过先验—后验更新不断逼近真实源项。在无数次调参失败、反演不稳定的情况下，逐渐意识到：科研不是追求完美的结果，而是不断校正、不断逼近真实的过程。只有同时理解水文地质机理、数值模拟方法与AI算法优势，才能让系统真正可用、可靠、可解释。希望这些经验能够帮助更多从事环境治理与智能反演研究的同学，在未来的科研道路上更加坚定而从容。

心得与体会

在项目过程中，正是这种“从本专业核心需求出发、主动突破知识边界、拥抱AI新技术”的过程，让我们更深刻地体会到新工科背景下，环境专业转型发展的时代意义与核心方向。环境专业的学习不仅只有掌握地下水污染修复、土壤治理等传统技术，在科技快速发展的今天，主动学习交叉前沿技术，用AI等新技术赋能传统环境工程，才能更好地解决复杂的环境问题，才能让我们的专业更有价值、更有竞争力。

地下水作为珍贵的水资源与生态环境的重要组成部分，我们所搭建的平台能够实现地下水污染状况的精准监测、污染趋势预测及修复方案优化，为地下水污染治理贡献了团队的修复思路与方法。目前，项目已斩获中国国际大学生创新大赛校内选拔赛铜奖、第二届“上证杯”“海聚英才”上海大学生创新创业大赛“新能源、新材料、节能环保”赛道复赛二等奖以及“华为杯”第七届中国研究生人工智能创新大赛三等奖。