基于人工智能技术的新污染物治理策略与路径研究

关键字：人工智能技术；新污染物；治理策略；路径

生态环境方面，新污染物带来的问题逐渐显现，其生物毒性、持久性等特性给生态和人体健康带来威胁，传统治理办法有所局限。人工智能技术迅猛发展给解决这一问题带来新希望，它可以处理复杂数据，改善决策流程，深入探究依靠人工智能技术的新污染物治理策略和途径，探寻怎样有效地用人工智能应对新污染物难题，这对改进治理水平，守护生态环境安全很有意义。

一、新污染物概述

在生态环境方面，新污染物也成为了热门话题。从改善生态环境质量、加强环境风险管理的角度来看，新污染物是指具有生物毒性、环境持久性、生物积累性等特征的有毒有害化学物质。这些物质一旦进入环境，就可能对生态环境或者人体健康产生较大的危害，而且往往还没有被纳入到比较完备的环境管理体系当中，或者已经有的管理措施并不能很好地控制它们带来的风险。同时，一些化学物质在环境中存在了很长时间，只是因为新监测技术的出现才被识别，还有新合成的化学物质进入环境、已有化学物质用途或处置方式改变而产生的新排放，以及新认识的污染物，都属于新污染物。

二、人工智能技术在新污染物治理中的应用方式

（一）智能监测与污染物识别

人工智能技术在新污染物治理过程中的首当其冲的应用就是监测识别方面。传统检测手段需要在实验室分析，耗时很长，而且不能很好地应对复杂的环境样本，而机器学习算法能处理大量的光谱，色谱以及质谱数据，很快就能辨别出未知化合物，并且能够预测它们的毒性。深度学习模型在图像识别领域取得的突破，使得利用卫星或者无人机数据来进行遥感监测成为可能，强化学习能够改善传感器网络的规划，提升监测效率，智能化的监测体系缩短了反应时间，削减了人力支出，从而给精准治理给予了数据支撑。

（二）智能决策与优化治理策略

人工智能不但可以在技术层面上帮助识别和预测污染物，还可以在管理层面上优化治理决策。多目标优化算法能够平衡经济成本、环境效益和社会影响，从而得出最佳治理方案，自然语言处理（NLP）技术可以对政策文件和科研文献展开分析，找出潜藏的治理形式。联邦学习等分布式计算框架可以做到跨越区域的数据协作，防止出现信息孤岛现象，智能决策系统凭借持续学习过往案例并即时反馈，会动态调整治理方向，提升政策的适应性和可持续性，这种依靠数据驱动的治理方式或许能够冲破传统经验决策的局限性。

三、基于人工智能技术的新污染物治理策略与路径设计

（一）数据驱动的污染物智能溯源与动态监测体系

新污染物的治理要从精准找出它的来源和扩散走向开始，传统的监测方法常常落后于污染物的实际迁移过程，人工智能技术可以整合各种多源异构的数据，包含卫星遥感、物联网传感器、工业排放记录等等。创建起高分辨率的污染溯源模型，深度学习算法能剖析污染物在空气，水体和土壤里的迁移规律，找出关键的排放节点。时间序列预测模型可以提前预估污染峰值，让监管机构在污染扩散之前就采取干预手段，这样的动态监测体系既加快了反应速度，又减小了盲目性。

智能监测的关键是数据要实时，模型要适应，联邦学习技术可以让不同地区环保部门共享数据模型。不泄露原始信息，打破数据孤岛，强化学习算法可以优化监测设备部署策略。在污染高风险地区优先部署，边缘计算与轻量化 AI 模型结合，让现场快速检测成为可能，减少实验室分析延迟。区块链技术保证监测数据不可篡改，增强公信力，这种体系建立起来之后，新污染物治理就从被动应对变成主动防控，给后续精准施策打下基础。

（二）基于机器学习的污染风险评估与分级管控

新污染物的毒性效应常常是长期且累积的，传统风险评价办法很难完全评价它的潜在危害。机器学习可以整合化学结构，生态毒理数据以及环境行为特性，形成污染物危害性预测模型。图神经网络可模仿污染物在食物链上的生物放大的现象，评判它给不同物种带来的危险程度。贝叶斯优化办法可以量度不确定性，给决策者给予风险概率分布，而不是单一结论，这样的智能评价方式能让治理资源优先针对高风险污染物，提升管控效能。

分级管控的核心是动态调整治理优先级，人工智能系统可结合即时监测数据及过往污染事件，自行更新风险级别，自然语言处理技术能从全球科研文献中找出最新毒理学发现，从而即时修正评估标准。多目标优化算法可协助决策者在经济成本，技术可行性和生态影响间找到合适平衡点。这样灵活的风险管理机制可使治理策略应对污染物动态变化，防止出现“一刀切”政策造成资源浪费或者监管漏洞。

（三）智能优化技术在污染治理工程中的应用

污染治理工程的设计和运作常常包含复杂的参数调整。传统依靠经验的方法很难达到最优解，人工智能技术可以利用强化学习来改善废水处理工艺，做到药剂投加量和反应条件的动态调整，保证处理效果又减少能耗。遗传算法能帮忙设计高效的吸附材料，缩减新污染物去除技术的研发时间。数字孪生技术融合流体力学模拟，可以预估治理设施在各种工况下的表现，削减试验失误的成本，这些智能优化手段让污染治理变得更精准也更划算。

工程应用时，多目标协同也是一个难点，深度学习模型能分析不同治理技术组合后的效果，给出最优的技术路线。联邦学习让跨企业的数据共享变得可能，行业最佳实践得以快速推广，智能控制系统可即时调整治理设施的运行参数，以适应水质波动。这种数据驱动下的工程优化模式，既提升了治理效率，又推动了环保技术的迭代更新，从而为长期可持续发展提供助力。

（四）跨领域智能协同系统的集成与优化

新污染物治理牵扯环境科学、化学工程、数据科学等多学科交叉。传统单一领域的解决办法常常存在技术壁垒，人工智能技术凭借创建跨领域知识图谱，可以自动关联污染物的化学特性、环境行为与治理技术间的复杂联系。深度学习模型可以整合不同学科数据库里的参数差异，形成统一的特征表示空间。联邦学习框架容许环保机构、科研院所和企业不共享原始数据就能联合训练模型，这种分散式协作方式极大改善了治理技术的研发速度。系统集成后的智能平台能自动给出最佳技术组合，比如说把高级氧化工艺和生物降解技术动态搭配不同的污染情形。

协同系统的最大意义是动态适应能力。数字孪生技术搭建出的虚拟治理系统能够即时模拟各技术路线的推行状况，依靠强化学习对方案组合持续改良。边缘计算节点上部署的轻模型能很快应对现场发生的情况，与云端大数据分析相辅相成。知识蒸馏技术把各个专家的模型里的重要之处抽取出来形成一个基本模型，这个系统冲破了以前治理系统中的信息孤立局面，使得新污染治理不只是依靠某个技术方面的突进，而是整体能力得到加强，面对将来可能出现的不知道的新污染物有技术合成的能力。

结语

新污染物治理涉及生态平衡及人类长远的健康利益。伴随技术持续升级迭代，这些策略和途径将会慢慢变得完善起来，从而在应对新污染物方面给予更多的推动力量，形成更为科学高效的治理模式，守护好那片干净的生态环境，支持可持续发展目标达成，

参考文献

[1] 王小刚 , 王斌 , 衡利苹 , 等 . 发展新质生产力背景下的新污染物治理研究 [J]. 中国工程科学 ,2025,27(03):142-151.

[2] 陈晓红 , 刘晓亮 , 袁依格 , 等 . 基于人工智能技术的新污染物治理策略与路径研究 [J]. 中国工程科学 ,2025,27(03):152-163.

作者简介：钟晶晶 ，1984 年1 月，女，汉族，山东淄博，硕士研究生，副高，研究方向：环境检测、固废处置、固废综合利用风险评价、危废鉴别、新化学物质登记