中国工业园区 污水处理管理研究 2 知识产权声明： 本报告由绿色和平和南京大学（溧水）生态环境 研究院共同发布，知识产权归双方共有。 编者： 袁增伟、邓婷婷、郭治鑫、薛乐平 顾问： 生态环境部环境规划院环境政策部副主任 董战峰 鸣谢（A-Z）： 保航、江卓珊、刘文杰、徐婧寒、郑名扬 2019 年 5 月 3 专家荐语 专家荐语 《工业园区污水处理管理研究报告》系统综 《工业园区污水处理管理研究报告》系统综述与分析了我国当前污水处理现状以及工业园区污水处理厂管理现状和存在问题等， 从责权边界、排放标准体系、污水处理系统建设机制等方面提出了针对性的建议。总体上，报告思路清晰，资料详实，问题分 析针对性强，提出的建议符合我国当前相关方面的政策需求。建议在之后的分析研究中，可考虑不同工业园区类型差异，提供 分类指导、分类管理等差异化的管理策略。 北京师范大学环境学院副院长 张力小教授 国家《水 出各工业集聚区应按规定建成污水集中处理设施。同时，环境保护部、 商务部、科学技术部联合发布《国家生态工业示范园区管理办法》，要求国家生态工业园建设污水集中处理设施。因此，在建 设完成后，如何确保工业园区内污水集中处理设施的稳定运行是一个亟需解决的重要议题。该报告围绕工业园区污水处理厂管 理对策开展相关的研究，通过结合工业园区实际案例，全面梳理了污水集中处理设施的管理现状，系统剖析了工业污水管理的

型（产业型 / 产城融合性 / 物流保税区），细化工业园区的温室气体排放源，按照优先级 给出不同数据的活动水平获取方法，并相应给出各个层次的温室气体核算方法。在工业 园区温室气体核算过程中，对于处理大量区外废弃物的园区、使用绿电等情况做出特殊 说明。 根据项目研究成果，提出统一工业园区温室气体核算范围及领域、适时更新区域 / 省级电网平均碳排放因子、单独报告消纳绿色电力的零碳排放、适当披露工业园区承担 直接应用于城市尺度核算时，不能很好地考虑和体现城市内部之间、城市与外部不断发 生的能源以及物质流动。《省级温室气体清单编制指南》是针对省级单位的核算方法学， 在计算间接碳排放（范围 2）时只考虑了电力，忽略了热力、边界外处理废弃物等间接排 放计算。 5 目前工业园区温室气体核算主要应用清单编制法，理论上该方法能够涵盖 范围 1、 2、3，但在实际应用在园区上一般只涵盖范围 1 和范围 2，即计算园区内的直接碳排放 第三方运输服务的直接、间 接碳排放等） 以独立法人和视同法人的 独立核算单位 独立核算单位为排放源， 参照《温室气体核算体系》 （GHG Protocol）范围 1 和范围 2，以及范围 3 废 物处理相关活动 四至范围内化石燃料燃烧排 放量、工业过程排放量、净 调入电力、热力导致的间接 排放量。 化石燃料燃烧二氧化碳排 放、过程二氧化碳排放、 购入的电力和热力二氧化 碳排放、输出的电力和热

数据，并通过云 – 网 – 边 – 端的协同处理架构对数据进行高 效处理，从而让园区的建设、运营更加智慧化。在数智园区 内，人、设备、系统将不再是独立的个体，而是通过数字孪 生等技术，实现从物理空间到数字空间的广泛映射，并最终 构成的有机生态体。边缘计算是数智园区的重要技术形态， 通过将数据处理转移到设备边缘与网络边缘，园区将能够近 即时地对广泛的数据进行处理，降低云与网络资源压力，更 好地为 判断是否存在安全隐患并自主上报，有助于减少人力投入、 提升违规事件等时间敏感型应用的处理效率。在设备运行 中，维护大模型可以分析设备的数据，实时检测设备运行 状态，预测设备故障，并提前进行维护和保养。 • 从部署架构来看，数智园区更强调构建云 – 网 – 边 – 端的 协同处理模式： 初级阶段的数智园区通常更强调云平台的构建，将负载集中 在云中进行处理，这种方式构建了数智园区的基础平台， 在交付效率、扩展性等方面有着突出优势。但随着园区内 物联网终端的快速增加，需要采集、处理的数据的爆发式 增长，以及应用对于时延要求的提升，将负载转移到设备 边缘与网络边缘就具备了尤为重要的意义。而 5G 的商用 则意味着可带来更高的带宽、不到 1 毫秒的时延、千倍于传 统无线技术的容量，以及大规模机器对机器的通信能力， 能够充分释放网络连接在数智园区中的潜能。云 – 网 – 边 – 端的协同处理架构能够兼顾云与边缘的优势，可成为数智

2 序言 PREFACE 工业大模型作为新一代人工智能技术与工业场景深度融合的结晶，正以前 所未有的速度重构制造业的智能化体系。随着第四次工业革命的推进，工业大 模型凭借其卓越的数据处理能力、出众的跨模态融合特性以及高效的智能决策 效能，日益成为推动工业智改数转的核心驱动力。然而，尚处于初级发展阶段 的工业大模型，仍面临工业数据多模态复杂性、模型可解释性不足以及应用成 本较高 2.2 工业大模型开发关键技术.............................................................. 33 2.2.1 数据采集与处理.............................................................................. 33 2.2.2 大规模预训练技术 1 需求分析与场景定义...................................................................... 92 5.2.2 数据采集与处理.............................................................................. 92 5.2.3 模型开发与训练.

1.1 机器学习算法.............................................................................65 5.1.2 数据处理技术.............................................................................67 5.2 物联网技术....... ....................................................................................77 5.3.1 数据存储与处理.........................................................................80 5.3.2 安全性与风险管理........ 本项目将主要围绕以下几个关键点展开：  智能化生产：通过引入 AI 大模型对生产线数据进行实时分 析，实现自动化调度和优化生产过程，减少人为干预和错误 率。  数据驱动决策：建设一个集成的数据处理平台，利用大数据分 析技术提取有价值的信息，为管理层提供精准的决策支持。  个性化定制：根据市场需求和客户反馈，通过 AI 模型快速调 整生产参数，实现产品的个性化定制，提高客户满意度。 

统自动生成内部派工单进行维修处理。 面向租户、商户使用的客户服务系统，可以实现呼叫中心通过 运维管理平台生成报事事件向移动端系统派单、回访等工作，工程 维修等客服人员可以通过系统对工单进行接单、转派、反馈等工作。 系统将自动将派工单推送到工程人员智能手机上，工程人员可直接 处理派工请求，或登门服务并拍照反馈，处理结果及时回传运维平 台，报修人员亦可第一时间了解服务处理情况并反馈满意度。 二、 核心模块，保证系统稳定运行，同时使其适应扩展后的大业务处理 量，以适应未来业务量、非结构化数据种类和业务流程的扩展； （4）业务适应性原则 能够适应各种业务流程的应用，通过配置支持由于政策法规、 业务规则以及组织结构变化带来的流程和处理方式的变化 （5）符合国际标准的原则 本系统为方便与其它系统的集成，在设计过程中遵循 WFMC 的 工作流国际标准、国内后勤管理标准及各种数据采集、处理国际规 范。 2. 方案技术架构 合法用户的验证  对数据记录的访问权限控制（VPA）  对功能节点的访问权限控制  对页面功能操作的访问控制  Web 平台融合了 J2EE 理念  集成 AJAX、工作流、事务处理  Flash 技术、Web Service  基于 J2EE 的后台业务逻辑定制  Web 平台提供了一套机制  方便业务功能的定制及开发；  页面描述语言及解析引擎；  前后台通信机制；

Transformer 架构，凭借注意力机 制，极大地改善了机器学习模型处理序列数据的能力，尤其是在自然语言处理（NLP） 领域。Transformer 架构的出现，为后续的大模型如 ChatGPT 等奠定了技术基础。 ChatGPT、Bert 等大模型通过海量数据和庞大的计算资源支持，使得模型具备了强大的 通用性和复用性。大模型可以被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等 领域的各种任务，能够为各种 至少在亿级以上，并已发展到过万亿级的规模。如 OpenAI 的 GPT-1 到 GPT-3，参数量 从 1.1 亿大幅拉升到 1750 亿，GPT-4 非官方估计约达 1.8 万亿。 泛化能力强：大模型能够有效处理多种未见过的数据或新任务。基于注意力机制 （Attention），通过在大规模、多样化的无标注数据集上进行预训练，大模型能够学 习掌握丰富的通用知识和方法，从而在广泛的场景和任务中使用，例如文本生成、自 支持多模态：大模型可以实现多种模态数据的高效处理。传统深度学习模型大多 只能处理单一数据类型（文本、语音或图像），大模型则可以通过扩展编/解码器、交 叉注意力（Cross-Attention）、迁移学习（Transfer learning）等方式，实现跨模态数据 的关联理解、检索和生成。多模态大模型（LMMs，Large Multimodal Models）能够提 供更加全面的认知能力和丰富的交互体验，拓宽 AI 处理复杂任务的应用范围，成为业

循环经济产业园以“高起点规划、高强度投 入、高标准建设和最大限度地降低对环境不 良影响”为原则建设环境基础设施，构建了 以“污水处理--污泥处置/餐厨及园林绿化 垃圾处理--热电联产/沼气利用”为核心的 循环经济产业链。循环经济产业园产生了显 著的生态效益，2023年，处理有机废弃物 17.3万吨，生产生物天然气781.5万立方米； 污泥处置及资源化利用实现碳减排1.2万吨。 绿色园区 14 04 数量 功能 污水处理 污水管网 810公里 覆盖园区，确保污水处理的高效性和覆盖面。 污水处理厂 2座 先进的污水处理设施，确保污水处理质量。 餐厨及园林绿化垃圾处理厂 1座 处理园区有机垃圾，日处理量500吨。 废物处理 污泥干化焚烧厂 1座 有效处理污泥，减少环境污染。 固体废弃物处理厂 3座 处理固体废弃物及危险废物，确保废物得到安全、合规 的处理。 危险废物处理及资源化单位 7家 推动废物的资源化利用，提高资源的循环利用率。 管理废弃物 持续提高生活垃圾治理能力，共建成“三定一 督”四分类小区483个，实现覆盖率100%，打 造垃圾分类星级小区412个。 绿色园区 图：固废处置 15 图：危废处理 严格落实固废管理制度，确保固废和垃圾处置的高效性与安全性。园区一 般工业固体废物产生量72.26万吨，主要来源于造纸、电力、食品、医药 和电子行业，为应对这一挑战，园区建成投产了固废综合处置中心，实现

非法闯入识别：通过人形轨迹检测算法对区域入侵实时检测，过滤非人体（树叶晃动、光线影印、猫狗等）入侵 误报，若有人员非法闯入（支持区域 / 时间等配置），则立即告警给相关人员及时处理 禁止入内 人员非法跨越进入园区 员工违规进入防护栏区域 XX 位置，发现有人闯 入，请及时处理！ 实时调取异常视频 摄像头斜视照射监控区 摄像 头斜 视照 射监 控区 园区智能 AI 巡检 - 烟火识别 建议部署区域：固废区、其他重点生产区域 建议部署区域：固废区、其他重点生产区域 烟火识别：采用深度学习算法智能识别图像中是否存在烟雾、火焰，若有则及时触发告警信息 烟火检测 DEMO 视频 支持联动消防系统 XX 车间，疑似着火， 请及时处理！ 实时调取 异常视频 摄像头斜视照射监控区 园区智能 AI 巡检 - 着装识别 建议部署区域：车间进入通道 着装识别：入生产区前，员工需要穿戴指定工服 \ 帽子 \ 口罩，通过 AI 智能识别员工是否按照规范着装，若未按 智能识别员工是否按照规范着装，若未按 照规定着装则系统自动预警，提示员工正确着装后再进入车间。 帽子（安全帽）识别 口罩识别 制服识别 请正确着装后，再进入 车间 ! 摄像头斜视照射监控区 人员未按照要求着装，请及 时处理！ 管理人员接收到告警信息 : 园区智能 AI 巡检 - 睡岗离岗识别 建议部署区域：中控室、保卫室、车间重点岗位等 离岗识别：对监控区域的人员进行自动识别，若未检测人员，且超过离岗时间，立即告警

“传统智能”与“人工智能+”的区别 来源: 石化盈科&IDC ����年 基于学习 ‒ 通过AI相关技术，模拟人类的学 习、推理和决策过程，处理复杂的数据和任务 双向交互 ‒ 双向交互回答开放性问题，为使用 者提供更多规则外洞察及多维度回答 灵活环境 ‒ 应用于复杂且宽阔领域下的 非结构多模处理，灵活性和适应性更强 自我突破 ‒ 能够不断自我优化和扩 展能力，具备自我突破和学习能 力，发展空间大 方案创新 应用于特定领域或任务， 自动问题处理，灵活性和适应性较差 瓶颈可见 ‒ 智能需要更多人为干预， 易遇到发展瓶颈且智能难以自我迭代 流程优化 ‒ 智能是针对现有流程和系 统的优化，而非创造全新的解决方案 传统智能 人工智能+ �� 技术模式：“传统智能”基于预设的逻辑和算法来执行任务，而非更多地通过学习来持续提 升智能；“人工智能+”则模拟人类的学习、推理和决策过程，能够持续进化并处理复杂的 数据和任务； 数据和任务； 应用模式：“传统智能”一般应用于特定领域任务，聚焦自动处理问题，灵活性和适应性较 差；“人工智能+”可应用于复杂且广域的非结构化多模任务处理，具备很强的灵活性和普 适性； 发展模式：“传统智能”在单个领域有明显可见的发展瓶颈，在应用过程中需要较多的人为 干预，自我迭代相对较困难；“人工智能+”能够不断进行自我优化和扩展，具备持续的学 习和自我突破能力，发展空间广阔； 创新模式