底数不清、成效难验：水质指纹技术如何破解管网提质增效困局

时间：2026-08-31 09:35

来源：中国水网

作者：汪茵

排水管网提质增效提出多年，行业对"厂网源河协同治理"的目标高度一致，但现实中进水浓度偏低、污水溢流频发、外水混入量大、河道水质改善有限等问题依然普遍。

针对上述问题，在8月19日召开的2026（第十八届）上海水业热点论坛上，杭州石炭纪环保科技有限公司（以下简称"石炭纪环保科技"）总经理陈良围绕"水质指纹和人工智能技术助力提质增效目标达成"作专题发言。陈良的核心判断是：目标明确之外，行业真正缺乏的是一套可执行、可量化、可闭环的诊断与决策方法。石炭纪的做法，是用三维荧光水质指纹数据库叠加人工智能推理模型，把"哪里有问题、是什么问题、问题有多大"转化为可落地的点位与量化结论。

01. 底数不清，缺少真正有效的排查与诊断方法

行业对排水系统治理的方向并不存在分歧。厂、网、源、河四要素协同，即污水处理厂、市政管网、排水户与受纳水体一体治理，是业内公认的路径。但治理链条在实际运行中相互脱节：厂、网、源、河目标各自设定，排查任务由不同主体分头开展，监测数据与业务台账互不贯通，问题线索跨环节传递存在断点……这些问题往往被割裂看待。

更具体地说，行业长期面临四道坎：一是问题类型难识别，外水入流、雨污混接等问题特征相互叠加，单一指标难以区分；二是污染来源难定位，难以从片区逐步锁定至具体管段和点位；三是影响贡献难量化，不同问题对整体水质的影响贡献程度与治理优先级缺少依据；四是整改成效难验证，缺少整改前后统一的量化指标与复核证据。当治理效果无法被量化验证，来年的预算分配又只能回到经验判断，形成难以打破的循环。常规理化指标能够反映结果，却难以识别源头。多源数据依赖人工研判，缺少量化工具。

陈良认为，正是诊断依据与分析方法的双重不足，且缺少一套真正有效的排查与诊断方法，使得当前排水管网面临底数不清、来源不明、成效难验等问题，大量治理资金未能真正用在最关键的地方。

02. 水质指纹与AI推理

陈良介绍，石炭纪环保科技依托自主研发的三维荧光水质指纹数据库和人工智能推理模型，专注于水环境污染源的排查与溯源，为水环境质量管理单位及治理企业提供专业的排水管网提质增效、地表水环境提升管控等长效服务。

石炭纪的技术底座是三维荧光水质指纹。该方法利用三维荧光光谱（EEM）快速捕捉水体中溶解性有机物（DOM）的荧光特征：以激发波长、发射波长与荧光强度三个维度，记录具有峰位、峰形和强度差异的三维图谱。不同来源的水体含有不同组成的可溶性有机物，其荧光响应各不相同，如同人体的指纹，可用于水源识别、水质变化监测与污染溯源。

相比传统手段，这一技术具备四大核心优势：1、速度快，可在分钟级时间内获取荧光特征；2、可区分，能够精准识别不同水体的特征差异；3、可追溯，沿管网节点进行追踪比较，实现污染或外水来源的定位；4、可量化，明确外水的水型类别及其水量占比，为系统评估提供数据支撑。

仅有指纹数据库并不足以支撑问题分析和工程决策，因此石炭纪叠加了人工智能推理模型。模型将采集到的指纹进行拆解、比对与分析，回答三个工程问题：定点、定性、定量。定点，即沿上下游节点逐级比对，锁定异常管段与关键节点，为整改直接提供地理坐标；定性，即将问题点位的水质指纹与数据库匹配，识别外水的类型；定量，则通过混合模型估算不同水源的贡献比例。三者结合，使管网水质水量异常判定从经验判断走向量化结论，并在行业原有的管网结构性缺陷和功能性缺陷评价的基础上，补充了真正对提质增效起直接作用的管网运行性缺陷评价体系。

陈良表示，技术要发挥作用，关键在于嵌入治理链条而非停留在实验室。石炭纪将服务拆解为两个阶段：全域诊断与精准溯源。

全域诊断是通过水质指纹扫描掌握全域底数，评估主要问题类型、严重程度与问题管段。例如当反映外水混入比例的指标超过0.3这一阈值时，提示该管段存在较高的外水混入风险；

精准溯源则在诊断基础上锁定具体点位，使问题定位在两井之间或具体节点，可直接指导落地整改。例如当某项荧光指数（FI）高于1.9时，则提示管网淤堵风险较高，需要重点开展清淤清掏。

更完整的流程被概括为三步：先用三维荧光指纹"看清问题"，再用AI分析"加快诊断"，最后以合理决策形成"整治闭环"。其中合理决策包含四个动作——风险分级、优先排序、配合整改与成效复核。风险分级指结合管道健康与外水贡献划分高、中、低风险；优先排序指评估整改成效贡献与实施条件难易，确定先后顺序；配合整改指提供项目全周期服务以保证治理精准落地；成效复核则对比整改前后关键指标，验证效果并形成闭环。