用于污水处理厂气味监测的无人机系统

在圣地亚哥·马尔科（Santiago Marco）带领下，加泰罗尼亚生物工程研究所（Institute for Bioengineering of Catalonia，IBEC）与巴塞罗那科学技术研究所（The Barcelona Institute of Science and Technology）的研究人员推出了一套基于无人机的创新系统，用于表征污水处理厂（WWTP）的气味排放。
传统方法依赖动态嗅觉测定法，由人工嗅辨员对从厂区采集的空气样本进行嗅闻和分析。然而这一过程缓慢、昂贵且频次很低，妨碍了对问题的快速响应。对此，团队设计了一种新颖方案：一架装有轻量电子鼻的小型旋翼无人机。
这只「嗅探无人机」利用一根十米长的导管吸入空气，将其送入装有 21 个气体传感器的传感室。这些传感器配合机器学习（ML）算法，按照 EN13725 方法预测气味浓度，结果与人工嗅辨相近。至关重要的是，无人机同时采集空气样本，供飞行结束后进行动态嗅觉测定，从而确保预测模型的校准与验证。
为评估系统的功效，团队在西班牙一家污水处理厂开展了大规模测量行动，涵盖厂区各类运营工况和天气条件。令人瞩目的是，基于瞬态飞行条件训练的机器学习算法表现优于传统的稳态实验室信号，展现了系统良好的适应性。
与动态嗅觉测定的比对显示，偏差可以忽略不计，95% 一致性界限落在四倍系数之内。尽管这一差异部分源于嗅觉测定本身的不确定性，但无人机预测的即时性抵消了这种差距，带来了切实的实用优势。
总而言之，这套基于无人机的系统标志着污水处理厂气味监测的重大进步，它提供实时洞察，帮助运营人员迅速应对挑战并改进环境管理。
图片来源：图形摘要——布尔格斯等（Burgués et. al），《整体环境科学》（Science of The Total Environment），2022 年。