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河湖水质异常，如同水域生态系统发出的“健康警报”。长期以来，我国在水质异常诊断与溯源方面，主要依赖人工现场巡查、实验室化验以及专家经验研判，存在耗时耗力等行业痛点。对此，四创科技研发的“基于人工智能的水质异常模糊诊断”技术为水环境治理带来了创新的解决方案。
“我们基于知识图谱技术，整合历史专家经验、知识库、监测数据等，梳理水环境与水质异常事件的关联关系，可快速给出异常事件的1-3个最可能原因，辅助专家和客户精准施策。”四创科技相关负责人介绍，该项成果一方面以水质异常为核心，提出基于因果联系和时空关系的数据组织关联方法,利用图神经网络技术和图数据挖掘算法构建数据图谱，对数据进行全盘关联分析，提升数据资产价值。同时基于知识图谱的模糊诊断技术，通过模式层沉淀专家知识和历史经验，通过数据层整合多源数据成果，让机器模拟专家的思考方式分析水质问题，提高水质异常诊断效率。
与传统技术相比，这项技术融合专家经验与行业知识库，在全面梳理水质异常原因的基础上，将水质异常事件与污染源监测成果进行智能关联，根据水文地理条件以及空间关系建立知识图谱本体结构，厘清污染物传递关系链，分析水质要素与环境要素间的关联关系，进而构建水质异常追溯本体模型，并通过水质异常事件诊断模块，为管理单位分析、评价、预测及治理提供科学依据。
目前，该技术已成功应用于多个实际场景。以云南洱海为例，管理单位利用此系统，成功辅助诊断了数次水质波动事件。系统能够快速关联分析气象条件、周边农业活动、水文动态等多维度数据，在短时间内将异常指标与可能的区域、活动类型进行关联，并可视化呈现水体状态在不同时空条件下的变化规律，为管理团队的分析、预测与治理措施制定提供了强有力的科学依据。
目前，项目的应用领域正不断拓展，已覆盖水利工程调度、生态环境保护、应急管理、城乡住建、河湖文旅等多个管理及产业场景。该项目成果已获得省工信厅技术重点攻关项目、省科技厅重大攻关项目等多项省级重要认定。
人工智能，正从“感知”水质，走向“理解”与“诊断”水环境，成为守护江河湖库的“数字智囊”。
“人工智能技术的发展让相关技术研究得以实现早年未能落地的构想，大幅提升了产品价值与研发效率。团队将持续投入研发，不断完善该产品，每年内部立项3-5个技术攻关方向。”四创相关技术负责人表示，作为人工智能行业深耕多年的技术型企业，四创科技未来将持续聚焦水利领域，推动人工智能等技术在水环境状态感知、数据处理、特征提取、模型训练等方面的技术创新，为全国范围内水质异常事件诊断能力的建设提供可借鉴的经验，推动产业快速发展。
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供稿：四创科技
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