Part.1

全球藻華擴張態(tài)勢與飲用水治理壓力

近20年來，全球藻華影響總面積達(dá)3147萬平方公里，年均暴發(fā)頻次達(dá)4.3次，聚焦粵港澳大灣區(qū)，赤潮、藻類暴發(fā)頻率以年均2.3%的速率持續(xù)攀升。藻華治理周期通常為4～12周，且徹底消除影響需多輪干預(yù)，在治理成本方面，我國藻華災(zāi)害每年造成經(jīng)濟損失達(dá)千億元。

藻類暴發(fā)不僅嚴(yán)重影響水體生態(tài)安全，還會引發(fā)諸多水廠生產(chǎn)運行問題。在水廠工藝方面，高藻水體易造成絮凝效果下降、pH值波動，增加工藝控制難度和運營成本。硅藻暴發(fā)易堵塞濾池，造成濾料板結(jié)，過濾效果變差，影響水廠生產(chǎn)和出水質(zhì)量。個別藍(lán)藻會導(dǎo)致嗅味物質(zhì)（如2-MIB）含量超標(biāo)，降低飲用水感觀品質(zhì)。此外，部分藻類及其代謝產(chǎn)物會進入供水管網(wǎng)，成為微生物生長的載體，加劇管道中細(xì)菌和生物膜的形成，最終影響“飲用水”品質(zhì)安全。

Part.2

藻類監(jiān)測產(chǎn)品設(shè)計的需求洞察

藻華形成的機理復(fù)雜，藻類繁殖受到營養(yǎng)物質(zhì)、光照、溫度等多重環(huán)境因子的影響，關(guān)鍵環(huán)節(jié)參數(shù)難以實現(xiàn)同步、連續(xù)的監(jiān)測。采集數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性方面，也面臨一系列問題，首先，測量不確定性貫穿于從樣品采集到分析的各個環(huán)節(jié)，影響輸入數(shù)據(jù)質(zhì)量。其次，不同的監(jiān)測手段各自存在固有誤差：人工鏡檢費時費力且無法連續(xù)覆蓋；衛(wèi)星遙感則受限于空間分辨率和大氣干擾。傳統(tǒng)監(jiān)測體系在時效性與覆蓋度上的雙重制約，成為藻華動態(tài)監(jiān)測與早期預(yù)警的瓶頸。

注：表格為近年來主流藻類監(jiān)測技術(shù)手段

Part.3

AOMS：從成像到報警一站式管控

在此背景下，藻類在線監(jiān)測儀（AOMS）應(yīng)運而生，為海洋、湖泊及水庫等水域的原位在線監(jiān)測提供了可行技術(shù)。AOMS擁有包括設(shè)備部署、數(shù)據(jù)采集、智能分析和數(shù)據(jù)展示四個部分，融合水下高清成像與深度學(xué)習(xí)算法可實現(xiàn)全天候?qū)崟r在線高頻監(jiān)測，監(jiān)測數(shù)據(jù)保留生物信息的敏感性及完整性。

設(shè)備部署&數(shù)據(jù)采集

AOMS支持“浮標(biāo)定點+自動巡航”雙模式部署，搭載水下高速高清圖像采集器，通過雙遠(yuǎn)心光學(xué)鏡頭與脈沖同步驅(qū)動技術(shù)，在60 NTU高濁度、50米水深條件下，精準(zhǔn)捕捉5μm–1mm浮游生物的原位動態(tài)。

同時，AOMS采用模塊化設(shè)計，搭載的氣象站模塊及水質(zhì)監(jiān)測模塊可精準(zhǔn)捕捉氣象信息及水質(zhì)參數(shù)，機體采用防生物附著鍍層，保障設(shè)備在7×24小時持續(xù)輸出穩(wěn)定清晰的生態(tài)圖像，為后續(xù)AI智能識別提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)基底。

智能分析&數(shù)據(jù)展示

AOMS的軟件部分包含三大核心組件：

圖像采集客戶端——直接驅(qū)動水下采集器,實現(xiàn)硬件參數(shù)調(diào)節(jié)與實時成像;

智能識別系統(tǒng)——基于AI圖像模型對圖像實時同步分析，自動輸出藻類分類統(tǒng)計結(jié)果;

藻類在線監(jiān)測平臺——集成觀測、分析、可視化及災(zāi)害預(yù)警的一站式管理界面。

支持分布式獨立運行，用戶可靈活調(diào)用任一模塊滿足特定需求，也可啟動全鏈路協(xié)同實現(xiàn)閉環(huán)監(jiān)測。

目前，深圳鐵崗水庫、清林徑水庫、東湖水廠以及貴陽、安徽等地均已部署AOMS，提升了藻華暴發(fā)的預(yù)警能力，為水廠工藝調(diào)控提供了關(guān)鍵數(shù)據(jù)支持，顯著優(yōu)化藥劑投加策略，降低運行成本，保障飲用水安全。

（更多產(chǎn)品信息，請垂詢獲取，期待與更多伙伴攜手。）

附錄：

產(chǎn)品參數(shù)信息

功能參數(shù)

? 監(jiān)測功能：對5μm到1mm 尺寸的浮游生物（浮游動物、浮游植物、魚苗、魚卵等）清晰成像

? 基本操作：可通過客戶端成像儀軟件進行設(shè)備的參數(shù)配置及數(shù)據(jù)采集（圖像采集、光源調(diào)整、雨刮控制等）

? 識別功能：可通過客戶端識別軟件對原位圖像中的浮游生物進行自動識別、統(tǒng)計計數(shù)

? 報警功能：可通過客戶端監(jiān)控平臺實現(xiàn)目標(biāo)致災(zāi)物種暴發(fā)報警及設(shè)備故障提示

? 拓展能力：設(shè)備端預(yù)留端口，可接入水下攝像頭；客戶端軟件具備浮游生物特征庫，可對其進行更新，從而不斷提升識別能力

? 濁度適應(yīng)能力：在渾濁度高達(dá)60NTU時依然能清晰成像，適用于不同渾濁度的水域環(huán)境

? 長期布放能力：具備防污鍍層，防腐蝕防生物附著，可在水下長期定點布放

? 存儲能力：可存儲3-6個月原位圖像及其對應(yīng)識別結(jié)果

? 淡水環(huán)境運維周期：3-6個月

性能參數(shù)

? 像素分辨率0.7μm，最小可檢測粒徑5μm，最大可檢測粒徑1mm

? 單幀樣品體積 0.9μL

? 光機同步誤差不大于1μs

? 圖片存儲量≥250000 frame

? 圖像平均處理速度100ms/frame

? 最大工作水深不小于50米

? 自動分類識別，準(zhǔn)確率≥80%

? 可識別水華、赤潮等多類致災(zāi)生物

? 支持接入赤潮、2-MIB智能預(yù)測系統(tǒng)

參考文獻

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Qin, B., et al. Dynamics of variability and mechanism ofharmful cyanobacteria bloom in Lake Taihu, China. Chinese Science Bulletin, 61(7), 759-770. (2016).

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編輯：趙凡