“数智驱动减污降碳”专题论坛由天津大学环境学院教授白敏冬主持

中国科学院化学化工科学数据中心主任曹宏斌研究员作了题为“数智驱动工业过程污碳协同高效控制技术创新的一点思考“的主题报告，分析了我国工业减污降碳的重大需求与关键难点，分享了团队在数智驱动环境分离技术研发与工程应用方面的探索案例，并指出了工业污碳协同控制领域发展AI for Technology的三大重点任务：一是要推动高质量科学数据资源建设，二是要构建基于有效机理约束的微观、介观、宏观过程模型，三是要建立机理-数据混合驱动的分子-单元-系统跨尺度超结构系统模型。

天津大学环境学院院长邱顺添教授以“从感知与模型到众包与环境监测”为题，总结性介绍了从人类文明出现以来水环境感知与监测的发展历程，指出精细化、高精度的环境监测模型构建需要有大量的时间、空间变化数据来支撑，而公民参与科学研究工作的“众包”方式将为这一需求提供有效支撑；结合案例介绍了众包在水环境、空气质量、土壤质量、自然灾害监测，以及环境保护方面的应用，指出以智能手机为终端的公民科学平台将为环境的智能感知与监测贡献重要力量。

大连理工大学环境学院陈景文教授的报告，以“AI 赋能的化学品风险控制及新污染物的源头治理”为题，分析了新污染物与化学品“筛、控、评”过程中所面临的重大挑战；指出预测和控制化学品的风险、治理新污染物，需要发展AI赋能的环境计算毒理学技术；提出防范化解新污染物风险，要从以往被动到主动作为，利用好信息化产业的前沿成果，结合生成式AI设计绿色替代化学品的分子结构，发展AI赋能的智慧环境与健康的方向。

中国科学院重庆绿色智能技术研究院院长刘鸿研究员作了题为“废水处理智能工艺的描述符问题”的主题报告，指出废水处理系统要走向智能化控制，首先要实现微观与宏观关系的定量描述，并将其转化为数学语言化的工艺描述符，以便软件化。刘鸿研究员结合团队研究案例，详细介绍了生物脱氮系统中根据系统函数确定输入方式，以及根据系统的性质确定反应结构的成功实践。

同济大学环境科学与工程学院院长王志伟教授的报告以“数据-知识共驱动的膜法污水处理过程机制研究”为题，分析了当前膜法污水处理技术的需求与挑战，介绍了团队通过数据-知识共驱动解析膜法污水处理过程机制，提升膜法污水处理技术效能的实践，并对AI+膜技术的发展进行了展望，指出未来研究应重点关注如何把微观机制和反应器宏观参数和宏观的表现联系起来。

北京理工大学管理与经济学院教授、能源与环境政策研究中心副主任曲申作了题为“知识-数据双驱动的环境系统工程方法与案例”的主题报告，总结性地介绍了介绍基于相关关系的预测模型在环境政策中的局限性，并通过“因果机器学习量化污水厂规模对碳排放强度的影响”和“可解释机器学习解析影响污水厂污泥产率的因素”两个案例的分享，向大家详细介绍了如何把可解释机器学习方法应用到环境系统工程和管理的实践之中。

中国市政工程华北设计研究总院副总工、智慧水务分院院长王浩正的报告以“解决好 23 个基本问题，智慧水务重归理性数字孪生之路”为题，结合多年的从业经验，系统总结了以数字孪生方式实现智慧水务过程中，在背景、目标与方向，计算、通讯与控制，以及交互、集成与安全等方面所面临的23个基本问题；结合应用案例，从产业角度介绍了华北院团队的成功解决方案。

中持股份联合创始人、董事长张翼飞分享了“污水处理的数字化转型：中持水务的实践和探索”，结合应用案例介绍了中持水务以全面数字赋能工业园区、污水厂、管网及工艺管控全流程的系列技术产品，包括园区环境管理系统、数字孪生运行决策系统、精确加药控制系统和智能远程控制系统等，并表示中持水务将持续聚焦低碳、循环、智慧，用数智化驱动在日益变化复杂和不确定的世界中做出明确的决策。