饮用水安全保障技术难点与突破方向

 

崔福义

 

本文根据嘉宾发言内容整理。 已经由专家本人审阅。

背景回顾——成就与问题

在过去的 二十多年里，我国在饮用水安全保障领域取得了显著进展，这主要得益于水专项等重大项目的支 持。通过这些努力，我们成功构建了三大技术体系。我 在之前的会议上也 提出 过这 十大问题 。

 

饮用水安全保障技术的难点

面对诸多挑战，关键在于深入剖析其背后的难点。我将其归纳为以下四个核心问题，这些问题不仅具有普遍性，而且至关重要 ， 问题包含 ：非稳定工况 大冗余系统 、长流程大 滞后 系统、复杂体系以及 痕量 污染物的 检测与去除 。

 

 

非稳定工况大冗余系统——水质水量变化的随机性（原水与用水）

首先，我国的城市供水系统是一个非稳 定工况的大冗余 系统，其主要表现为供水系统的两大关键参数 —— 水量和水质，均呈现随机变化的特点。下图主要探讨 几个 水质问题，我在此列举 的 几个极端情况均来源于现实。例如，浊度的变化非常显著。我曾在位于钱塘江畔的杭州进行实验，结果发现以钱塘江为水源的供水系统中，浊度可以在短短 10 分钟内从几十个 NTU 骤增至上万 NTU ，这种变化速度着实令人震惊。

 

许多城市的水源中 藻类数量会发生显著变化，从每升水几十万个或几百万个迅速爆发式增长，可能增至数亿个。在常温或 低温条件下，水质的变化幅度尤为显著，这是其中一种常见情况。

在水质不断变化的背景下，我们如何确保供水安全？

一直以来，我们都在强调一个重要概念 —— 多级屏障 。由于水质变化幅度大，为了确保万无一失，必须建立多级屏障体系。为了适应这种变化，我们需要提升水厂的工艺控制能力，其中，投药控制是最为关键且最具挑战性的环节。尽管几十年来许多研究者致力于此，但坦率地说，至今仍未完全攻克这一难题。 如何在满足用户水质需求的同时应对水质的大幅随机变化，这本身就是一个难题 。此外，低碳目标和水质标准的提出，也为这一挑战增添了新的难度。

 

水量的变化是每时每刻都在发生的，用水情况也在不断变化。为了应对这种变化，几十年来我们在设计上不断探索，提出了许多解决方案。如今的设计中，引入了多种变化系数，例如日变化系数、时变化系数和秒变化系数。这些系数是为了更好地进行设计而人为构建的，否则将无法确定具体设计数值。

实际上，在这种变化系数下设计的成果，即当前的工程设计方法，导致 很多 系统成为 了 一个 大 冗余系统。我们通常按照最高需求或最不利情况来进行设计 ， 然而在低碳需求的背景下，我们有必要反思这种设计方式。系统冗余度非常高 ， 水量需求 实际上 往往并非处于最高点，而是更多时候运行在平均水平。

泵站的设计基于最大流量和最大扬程的需求，例如取水泵站，通常按照最低水位进行设计。然而，大多数时间泵站运行在较高水位，这导致我们的系统设施规模过大。过去，由于水量普遍不足，这个问题并不明显。但如今，随着多数城市供水设施能够满足水量需求，这种冗余问题就变得尤为突出。

随着我们对运行效率的关注度日益提升，水泵选型过程中过度依赖极端工况的问题愈发凸显，这导致了水泵在日常运行中效率低下。这种大冗余系统设计带来的低效问题，不仅影响了系统的整体效率，也与当前双碳目标背道而驰。

长流程大滞后系统——全流程时间以数天计、管网的工况变化与迟滞效应

如果我们反思一下， 这些 问题是否真的构成 了 问题 ？ 这种滞后系统无疑会导致效率低下，同时也会对水质安全产生影响。例如，有专家指出，系统冗余越大，水龄就越长，这对水质安全构成威胁。

因此，这不仅仅是一个效率问题， 这 还涉及到水质保持的困难。此外，调节这种系统也极为困难 。 因为供水系统是一个长流程系统，从取水到用户水龙头，中间至少需要数小时 ，有报道称某些城市的水龄甚至可达十几天。在这种情况下，如果采用传统的自动控制思想来管理这个系统，几乎是不可行的，因为它存在滞后性，而这种滞后性 有 可压缩性， 可 将其称为 “ 迟滞效应 ” ， 这些问题用传统技术很难解决 。 这些问题的解决换一个思路来解决是完全有可能的。

 

关于 复杂体系 ，原水中含有大量杂质和污染物 （ 据报道已能检测出数千种 ） 。因此，我们面对的是一个极为复杂的处理体系。在这一复杂体系下，我们对水进行处理，以获得符合国家饮用水卫生标准的水，即合格且安全的水。

 

这给我们带来了诸多挑战。在处理过程中，会生成新的物质，这些物质在饮用水处理中，除了备受关注的消毒副产物外，还存在其他潜在的 副产物 残留物问题。例如，在混凝过程中向水中加入混凝剂，这些混凝剂本身也可能产生残留物，进而影响水质的安全。其中， 铝残留 问题就是一个典型的例子，它可能对水质安全构成威胁。

 

消毒副产物的问题迫使我们多年来不断更换消毒剂和消毒方法。起初，由于氯消毒被认为不安全，我们转而使用二氧化氯；然而，二氧化氯也存在安全隐患，于是我们又尝试了臭氧。后来发现，几乎所有消毒剂都会产生副产物，并伴随着一定的安全风险。在化学消毒方法不尽如人意的情况下，我们开始采用物理消毒方法，例如紫外线消毒。但如今看来，紫外线消毒也并非完美无缺，同样存在问题。因此， 目前尚不存在一种十全十美的消毒技术和方法 ，这给我们带来了诸多困扰。

随着水质监测技术的飞速发展，我们现在能够检测到纳克/升级别的 痕量 污染物，这既是技术进步的体现，也带来了新的挑战。痕量污染物指的是极微量的污染物，其检测能力的提升标志着技术发展的重大成果。过去，我们只能检测到毫克/升级别的污染物，而在更早的时期，甚至无法实现精确的毫克级测量。那时主要依靠比色法来评估污染程度，例如通过浊度和色度的比色，以及依赖人的嗅觉来判断气味，这些方法相对较为粗略。因此，当前的监测技术能够揭示出过去难以想象的污染 情况 。

 

如今，谈论毫克级别的污染物似乎已经过时，这也是我们提出新污染物概念的原因。因此，人们开始关注水污染的加剧以及随之而来的新污染物问题 。

 

首先，这是我们认知水平提升的体现。正是因为我们能够检测到如此微小的浓度，我们才能在水体中发现如此多的物质。 这并非意味着水污染更加严重，而是表明我们的认知能力得到了提高 。相应地， 如何去除这些低浓度污染物 变得极为困难，这是当前面临的主要问题。

与此同时，我们并不满足于现有的认知水平。尽管部分物质已经能够被检测到纳克级，但仍有大量物质无法被检测到。因此，我们需要 进一步发展检测技术 ，探索能否将检测下限进一步降低。随着检测技术的进步，我们可能会发现更多的新污染物，这无疑会提出更多新的要求。

因此，这是一个我们不断深入探索时所面临的困惑。当然，随着智慧水务技术的发展，我们更加关注在线监测的问题。因为 智慧水务的首要前提是能够智慧地感知数据 ，如果无法进行在线检测，而需要将样本带回实验室，花费数小时才能得到结果，那么这显然与智慧水务的理念背道而驰，完全谈不上 “ 智慧 ” 。所以，这些都是在污染物检测技术方面我们所面临的困惑。

以 上 是我对当前饮用水安全保障技术所面临四大主要问题的理解。接下来，我们该如何应对非稳定工况和大冗余系统？长流程大智慧系统应如何处理？复杂体系又该如何解决？以及如何有效检测和去除污染物？如果我们对这四个主要方向给予更多关注，并围绕它们展开研究和新技术开发，必然能够显著提升饮用水的安全保障水平。

当前，随着国家对低碳要求的日益严格，这为我们增加了一个额外的约束条件。在这样的背景下，我们的技术研发应如何应对？总体而言， 从政策到技术的整个体系都需要突破传统思维的局限，运用创新思维来寻求解决之道 。在 政策层面，我们需要探索创新性的规定 ；在 运维环节，我们需要找到高效的解决方案 ；在 设计领域，我们需要革新思路 。

 

例如，我之前提到的各种变化系数，这代表了我们传统的设计思维。在智慧化时代背景下，我们能否突破传统模式的限制，开创一种更为先进的设计模式，以 减少设计冗余 ？与此同时，在运行层面，通过高效的调控手段，将 低效系统转化为高效系统 ，这是完全可行的。再比如大冗余，许多专家都关注供水调节设施的优化问题， 城市的各类调节设施如何高效利用 ，管网的合理布局，以及供水的高低位水池，包括建筑的低位水池和高位水箱等，这些方面的进一步优化都值得我们深入探讨。

水源水量的变化等问题，需要以系统化的思维方式来审视 ，这或许能突破传统思维的局限，找到更为根本的解决方案。我认为 关键在于创新 ，必须 融合多学科的技术手段 ，避免单纯依赖传统的给排水技术来应对新的需求，而应广泛吸收先进技术和跨学科知识来解决问题。尤其需要 重视智能化 ，即智慧水务，将其与传统供水技术深度融合，以更好地满足需求。尽管现代科学技术在该领域已有诸多应用，但这些应用仍有进一步拓展和深化的空间。

 

近年来， 新材料 领域取得了显著进展，尤其是在净水材料方面，包括吸附剂、膜材料以及其他各类净水材料的应用。这些材料的应用已成为我们当前进步最大、研究最为广泛的一个领域。然而，我们认为还有进一步提升和创新的空间。例如， 分子生物学技术在水质检测方面展现出巨大潜力 。目前，一些技术已经能够像使用 pH 试纸一样，通过基因试纸等手段 快速检测特定水质指标 。 现代分析检测领域，我们已经能够检测到纳克升级别的多种物质。然而，我们还希望检测灵敏度能进一步提高，检测范围能进一步扩大，同时实现在线检测。这些都是我们当前急需解决的问题，也是未来可能取得进一步发展的方向。

 

我们考虑两个例子。首先是 传统的化学氧化吸附技术 。在实验室条件下，我们通常使用纯水进行实验，向其中添加特定的新污染物，然后进行氧化和吸附处理，效果往往非常理想。然而，这种方法在实际应用中却难以奏效，因为真实的水环境并非纯水体系，而是复杂的天然水体系。在这样的体系中，存在大量其他物质，例如以毫克级存在的有机物，其高锰酸盐指数较高，而新污染物可能仅以纳克级存在。因此， 如何从大量对我们无害的污染物中精准地去除新污染物，是我们面临的一大挑战 。

 

目前，许多研究正在探讨是否能够开发 新型的选择性吸附技术 或 选择性氧化技术 。吸附技术若具备选择性，通常是可以接受的。然而，氧化技术若要实现选择性，听起来似乎有些荒谬。实际上，所谓选择性氧化，是指通过构建新的反应路径，或者选择某种有效的催化剂，使原本不可能的氧化过程成为可能，从而定向地去除有毒有害物质。这就好比医学上治疗癌症的靶向治疗和靶向药物一样。我相信，在这方面未来也有可能取得进展。

第二个例子 是 AI 。最近几个月， “ 智慧水务 ” 这个词的使用频率有所下降。随着 DeepSeek 的出现，似乎 DeepSeek 已经涵盖了智慧水务的所有 基础 领域。我认为这种理解存在误区，实际上 DeepSeek 是我们人工智能领域的一项新进展 。它是一个大模型，是一种软件，能够推动我们行业智慧水务的发展。然而，它并不能取代智慧水务本身。那么，它目前能够实现哪些功能呢？

据一些研究报道，它能够充当一个高效的助手，帮助我们检索各类信息，并生成检索分析报告，类似于文献综述的功能；一些设计院表示，它能够替代人工，几个人需要几周时间完成的施工图，它在短短几小时内就能完成。这无疑是一个令人瞩目的进展。然而， 它本质上仍是一个大模型，存在着诸多局限，并非无所不能 。

 

最具代表性的应用是 机器人水质检测 （ 上图右下角 ） ，它通过自动化的检测流程取代了人工操作，并且检测过程符合国家标准，采用国家标准方法确保结果具有可接受性和互认性。简而言之， 人工智能 技术为我们带来了巨大的机遇，对行业的智能化发展产生了深远的影响。

人工智能的快速发展为我们的行业带来了一个新的挑战：它是一个 高能耗 和 高耗水 的系统。尽管大型计算机系统本身并不直接消耗水，但它们需要大量的水资源来进行散热。因此，这也成为了我们行业的一个新需求。我们必须认识到，尽管这些系统功能强大，但以大模型 DeepSeek 为代表的当前技术仍存在两大关键缺陷：首先，它们只能撰写综述类文章，而无法进行创新性写作。

第二点，由于 它 无法判断正误，因此 它 撰写的文章不能不经审阅就直接 照着念 ，否则可能会出现错误。有专家指出，这是大模型的一种幻觉现象，或者说 DeepSeek 可能会煞有介事地输出不准确的信息。因此，目前它只能作为人类的助手，而不能完全取代人类。这意味着我们在使用它时仍需进行监督和把控。

展望未来，我们期望经过一段时间的发展，我们的城市供水系统应该达到怎样的水平？未来应是一个 整体化的统筹管理体系 ， 从水源到龙头的各个环节实现一体化运作 。这样的系统应具备高效的净化技术，拥有高度的自动感知和智能决策能力，并能够实现安全高效的输配。期待这样一个系统能够成为现实，这正是安全饮用水保障技术发展的方向。