霍夫应用技术大学启动AI项目，优化农村小型污水处理设施运维

在德国巴伐利亚州霍夫市，霍夫应用技术大学（Hochschule Hof）可持续水系统研究所（inwa）正式启动了一项名为“BIK3I”的新研究项目。该项目聚焦于如何利用数字技术提升农村地区小型污水处理厂的运行可靠性、效率及可持续性。对于远离集中式下水道网络覆盖区域的乡村而言，分散式的小型污水处理设施在保护水体环境方面扮演着至关重要的角色。然而，长期以来，这些设施的维护工作主要依赖于固定的时间间隔进行定期检查，无论设备实际状况是否需要干预。这种“预防性但非针对性”的维护模式不仅增加了额外的工作负荷，占用了宝贵的专业技术人力，也限制了资源的高效利用。

从固定周期到数据驱动的精准运维

“BIK3I”项目的核心目标是通过更准确评估处理设施的实际状态来改变这一现状。研究团队计划收集、关联并分析运行数据和测量数据，利用人工智能方法识别潜在的变化和故障前兆。通过这种方式，维护活动可以更加地规划，从而避免系统故障，提高运营可靠性。项目负责人霍夫应用技术大学水基础设施与数字化研究组主任金特·穆勒-齐根教授（Prof. Günter Müller-Czygan）指出，该项目旨在解决水务行业面临的一个关键未来挑战：在需求增加、人力资源有限且数字化持续发展的背景下，如何可持续地发展现有基础设施。

穆勒-齐根教授强调：“我们希望展示员工的经验知识如何成为水务行业数字化的重要组成部分，并为解决实际挑战做出重大贡献。以运维支持为例，我们与行业合作伙伴共同开发了一种透明且可靠的数字解决方案，该方案有效结合了实践经验、传感器数据和人工智能方法，以实现有意义的结果。”这一理念标志着从单纯的自动化决策向增强人类判断力的转变，旨在通过数据洞察来辅助而非替代专业人员的决策。

工业经验与科学数据分析的深度结合

在该项目中，德国utp环境技术波恩有限公司（utp Umwelttechnik Pöhnl GmbH）作为行业合作伙伴，贡献了其多年在小型污水处理厂开发和支持方面的丰富经验。该公司已经拥有诸如“klärofix”序批式活性污泥法（SBR）污水处理系统和“klärcontrol”控制单元等解决方案，这些产品具备远程监控和遥测功能，积累了大量的实际运行数据。

新项目在此基础上，通过科学的数据分析方法和技术进一步扩展了现有能力。研究的主要目的并非完全自动化决策过程，而是为了更好地理解工厂的运行状况。研究人员将确定哪些信息可以立即利用，需要补充哪些额外数据，以及如何从这些信息中生成可靠的行动建议。这种结合不仅提升了技术的先进性，也确保了方案在实际应用中的可行性和接受度。

除了技术层面的创新，霍夫应用技术大学还特别关注用户对AI支持系统的接受度和信任度。数字创新只有在对运营商、维护公司和技术人员来说易于理解、透明且实用时，才能充分发挥其潜力。因此，项目团队在开发过程中注重人机协作的界面设计和逻辑透明度，确保技术人员能够信任并有效使用这些智能工具。

中小企业创新计划支持下的产学研合作

该项目于2026年4月1日正式启动，得到了德国中小企业中央创新计划（ZIM）的资金支持。启动仪式上，霍夫应用技术大学由金特·穆勒-齐根教授、保拉·阿科斯塔·卡拉斯卡尔（Paola Acosta Carrascal）和帕维尔·季莫费耶夫（Pavel Timofeev）代表出席；utp环境技术波恩有限公司则由托马斯·帕琴特（Thomas Parchent）、罗兰·波恩尔（Roland Pöhnl）及其他项目团队成员代表参加。

托马斯·帕琴特表示：“作为行业合作伙伴，我们贡献了在小型污水处理厂的运营、维护和远程监控方面的丰富经验。数字化转型是我们行业保障未来的重要一步。”这一合作模式体现了德国典型的产学研结合特点，即高校提供理论支持和算法开发能力，企业提供实际应用场景和数据反馈，政府通过专项资金降低创新风险。

该项目不仅是一个学术研究课题，更是数字技术赋能传统水务基础设施的典型案例。通过提高运营可靠性、实现资源的高效利用，Zui终支持对水体的可持续保护。对于中国而言，随着农村环境整治力度的加大和分散式污水处理设施的普及，如何降低运维成本、提高管理效率已成为行业痛点。借鉴此类基于数据驱动的智能运维模式，结合本地传感器技术和人工智能算法，或许能为解决类似挑战提供新的思路。目前，该项目仍处于早期阶段，后续将重点关注算法模型的验证及在实际工况中的表现。