随着全球水污染和水资源稀缺问题的日益突出，对水质安全的要求也日益升高。在此背景下水质信息成为透视水质安全状态的重要依据。污水水质信息工程学作为一门新兴学科，融合环境科学、信息工程学、水信息学、生态学等多学科知识，为污水智慧化和绿色化处理、水资源保护和水生态风险防控提供全新的视角和方法。本书全面系统地阐述信息工程原理与技术在污水水质信息全生命周期管理中的应用，包括从信息的采集、处理到其在不同场景下的应用。
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序
前言
第1章 污水水质信息工程学概述 1
1.1 水质信息工程学内涵 1
1.1.1 水质及其特性 1
1.1.2 信息工程学及其环境应用 2
1.2 污水水质信息工程学的发展历程 3
1.2.1 污水处理行业起步与发展概述 3
1.2.2 污水处理的物质削减导向阶段 4
1.2.3 污水处理的能源回用导向阶段 6
1.2.4 污水处理的信息智控导向阶段 7
1.3 污水水质信息工程学的学科框架 8
1.3.1 污水水质信息的获取与预测 8
1.3.2 基于污水进水水质信息的人群特征解析 9
1.3.3 污水处理过程的智能优化与预测设计 10
1.3.4 水生态系统污染物净化及风险预警 11
1.4 污水水质信息工程学的机遇与意义 12
1.4.1 污水水质信息工程学的发展机遇 12
1.4.2 污水水质信息工程学的现实意义 13
参考文献 14
第2章 污水水质信息工程学的理论基础与研究方法 17
2.1 污水水质信息工程学的理论基础 17
2.1.1 水质：物质、能量、信息三位一体理论 17
2.1.2 信息：信息源、信道容量与信息熵 20
2.2 污水水质信息工程学的研究方法 26
2.2.1 污水水质信息数据库 27
2.2.2 大数据与人工智能技术 30
2.2.3 数字孪生与云计算技术 36
2.2.4 3D 打印与智能设备技术 41
参考文献 44
第3章 污水水质信息采集与预测技术 53
3.1 污水水质信息离线采集技术 53
3.1.1 常规污水指标信息离线采集技术 53
3.1.2 痕量化学污染物信息离线采集技术 57
3.1.3 生物污染物信息离线采集技术 62
3.1.4 污水毒性信息离线采集技术 65
3.2 污水水质信息在线采集技术 69
3.2.1 污水水质信息在线采集设备 71
3.2.2 常规污水指标信息在线采集技术 72
3.2.3 痕量化学污染物信息在线采集技术 74
3.2.4 生物污染物信息在线采集技术 77
3.2.5 污水毒性信息在线采集技术 79
3.3 污水水质信息预测技术 81
3.3.1 污水信息特征及数据处理 81
3.3.2 常规污水指标信息预测技术 84
3.3.3 生物污染物信息预测技术 88
3.3.4 污水毒性信息预测技术 90
参考文献 92
第4章 基于水质信息的人群特征解析：污水流行病学 105
4.1 污水流行病学的产生与发展 106
4.1.1 污水流行病学定义 106
4.1.2 污水流行病学研究目的 106
4.1.3 污水流行病学发展历程 106
4.2 污水流行病学的研究方法 110
4.2.1 生物标志物确定 110
4.2.2 污水处理厂基本信息调查 115
4.2.3 样品采集和储存 116
4.2.4 样品前处理 117
4.2.5 污水处理厂服务人口数量估算 119
4.2.6 不确定性分析 122
4.3 污水流行病学的应用 124
4.3.1 非法药物追踪 124
4.3.2 人群生活方式和物质消耗调查 125
4.3.3 人体健康状态评价 127
4.3.4 环境暴露风险评价 127
4.3.5 人口数量和社会经济发展状况评估 128
4.3.6 传染性疾病预警和控制 129
4.4 污水流行病学的局限性和未来展望 130
4.4.1 污水流行病学局限性 130
4.4.2 污水流行病学未来趋势与展望 131
参考文献 133
第5章 污水处理技术与工艺智能调控 148
5.1 污水处理与机器学习 148
5.1.1 污水处理中的机器学习 148
5.1.2 污水处理中常见的ML 模型 149
5.2 污水处理过程中的智能优化 154
5.2.1 曝气智能调控技术 154
5.2.2 药剂智能投加技术 156
5.3 功能微生物的信息化调控强化 159
5.3.1 污水处理中的功能微生物 160
5.3.2 微生物群落变化驱动因素 160
5.3.3 功能微生物的智能调控 162
5.3.4 功能微生物调控技术的研究前景 167
5.4 污水深度处理技术的智能化调控 167
5.4.1 吸附技术智能调控 168
5.4.2 膜处理技术智能调控 169
5.4.3 高级氧化技术智能调控 172
5.4.4 智能化深度处理技术应用 175
参考文献 176
第6章 数字孪生与智慧污水厂 187
6.1 数字孪生 187
6.1.1 数字孪生概述 187
6.1.2 数字孪生水环境研究应用 188
6.2 数字孪生污水处理厂 189
6.2.1 数字孪生污水处理厂概述 189
6.2.2 数字孪生污水处理厂整体框架和层次结构 191
6.2.3 数字孪生污水处理厂核心模型 193
6.2.4 数字孪生污水处理厂关键技术 197
6.2.5 实景数字孪生与仿真数字孪生 199
6.3 实景数字孪生污水处理厂 200
6.3.1 实时数据采集、传输与储存 201
6.3.2 实时数据同化更新 201
6.3.3 表达层决策执行 203
6.3.4 实景数字孪生管控平台建设与应用案例 204
6.4 仿真数字孪生污水处理厂 205
6.4.1 仿真数据层 206
6.4.2 业务逻辑层建模 207
6.4.3 可视化表示层 208
6.4.4 工艺智能设计优化与数字孪生系统案例 208
6.5 数字孪生污水处理厂未来挑战 211
参考文献 212
第7章 人工水生态系统污水净化过程与智能化 219
7.1 人工水生态系统水质信息特征 219
7.1.1 人工水生态系统水文信息 220
7.1.2 人工水生态系统物化信息 222
7.1.3 人工水生态系统关键生物信息 225
7.2 人工水生态系统水质净化过程 226
7.2.1 人工湿地系统结构单元组成 226
7.2.2 人工湿地系统分类 227
7.2.3 人工湿地系统水质净化机理 227
7.2.4 其他人工水生态系统水质净化机理 234
7.3 人工水生态系统水质预测与智能管控 235
7.3.1 数据准备与分析 236
7.3.2 人工水生态系统预测模型建立 238
7.3.3 人工水生态系统智能管理平台 242
参考文献 245
第8章 自然水生态系统水质智能预测与风险预警 255
8.1 自然水生态系统水质信息特征 256
8.1.1 污水处理出水对水生态系统的影响 256
8.1.2 水生态系统生物种群群落信息 258
8.1.3 水生态系统稳定性信息 260
8.2 自然水生态系统水质智能化预测与溯源 261
8.2.1 DO预测分析 262
8.2.2 BOD预测分析 264
8.2.3 污染物在线监测—预警—溯源分析 266
8.3 自然水生态系统水质风险预警 268
8.3.1 水质风险预警概述 269
8.3.2 微生物风险预测与预警分析 272
8.3.3 物种多样性预测与预警分析 274
8.3.4 食物网结构预测与预警分析 275
8.4 自然水生态系统水质智能预测与风险预警实例 277
8.4.1 案例1：水华暴发的潜在风险评估预测 277
8.4.2 案例2：污水出水的潜在风险预警评估 279
8.4.3 案例3：环境干扰对浮游动物多样性影响的预测 280
参考文献 282
第9章 污水水质信息管理的人工智能大模型 288
9.1 人工智能大模型概述 288
9.1.1 人工智能大模型发展历程 288
9.1.2 人工智能大模型框架结构 290
9.2 人工智能大模型在污水水质信息管理中应用 294
9.2.1 水质信息的全面感知 294
9.2.2 水质信息的精准认知 295
9.2.3 水质信息的辅助决策 296
9.2.4 水质信息的人机交互管理 296
9.2.5 典型案例：百度水业大模型 297
9.3 人工智能大模型现存挑战与未来方向 301
9.3.1 现存挑战 301
9.3.2 未来方向 302
参考文献 303
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