为了探寻更高效、精准的污水检测技术，山东大学智污先锋实践团积极响应国家双碳战略和节能减排各项政策，深入研究，踏上了探索之旅。他将先进技术应用于污水检测领域，为解决水污染问题带来了新的希望。
实践团成员通过线上线下相结合的方式，对污水检测行业进行了全面而深入的调研。线上，他们查阅了大量国内外相关文献，了解机器学习与光谱分析技术在水质监测领域的研究进展和应用现状。同时，对北控水务、深圳环境水务集团等行业知名企业进行线上调研，分析其业务布局、技术优势和发展战略。线下，团队成员实地走访了碧水源污水处理有限公司、青岛佳明测控科技有限公司等企业，与企业技术人员进行面对面交流，深入了解污水处理和检测的实际操作流程、存在的问题以及对新技术的需求。
通过调研，实践团发现光谱技术与机器学习结合的智能污水检测领域虽然前景广阔，但面临着诸多挑战。在技术层面，光谱信号干扰复杂，实际污水中的悬浮物、微生物等会影响光的传输，产生散射、荧光等信号，干扰目标污染物的光谱特征；仪器设备昂贵，且对检测环境要求苛刻，维护和校准需要专业技术人员，增加了使用成本和操作难度；光谱数据获取效率低，部分检测技术单次检测时间长，样本预处理过程繁琐，还可能引入误差。在机器学习层面，数据质量参差不齐，存在噪声、缺失值、异常值等问题，数据标注难度大且主观性强，模型可解释性差，适应性和稳定性不足。此外，光谱技术与机器学习的融合策略不完善，跨学科研究深度不够，公众认知与接受度低，标准规范缺失，政策扶持力度不足，数据监管政策不完善等问题也制约着该领域的发展。
针对调研中发现的问题，实践团成员实践团以墨水河入海口的水体为研究对象，展开了艰苦的技术攻关。
在模型构建与优化方面，团队深入研究了多种深度学习模型，结合污水检测的实际需求，最终选择了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）。CNN具有强大的光谱和空间特征提取能力，能够自动提取高光谱数据中的特征；LSTM则擅长处理时间序列数据，适用于污水排放的动态监测场景。
在模型训练过程中，精心选择损失函数和优化算法。均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）被用作回归任务的损失函数，RMSE对异常值更为敏感，适用于对精度要求较高的场景，而MAE对误差的反应相对平稳，在对误差稳定性要求较高的场景中表现出色。Adam优化算法因其自适应学习率调整机制被广泛应用，它能够根据模型参数的更新情况自动调整学习率，在训练初期加快模型收敛速度，在接近最优解时避免跳过最优解，提高训练的收敛性能。
智污先锋实践团通过本次实践，将光谱技术与机器学习深度结合，打破了传统污水检测单一技术的局限，并形成实践视频1支，通讯4篇，微信推文6篇，论文1篇，调研报告1份等。实践团的研究成果在环境保护、公共健康和产业升级等方面具有重要意义，同时，通过实践活动，团队成员自身的专业素养和实践能力得到了极大提升，培养了创新精神和团队协作能力，为未来投身环保事业奠定了坚实的基础。
在未来的研究中，团队将进一步探索更先进的机器学习算法和数据处理技术，不断提升模型的性能和检测精度，并参加节能减排、挑战杯等一系列竞赛。相信在智污先锋实践团和众多科研工作者的共同努力下，智能污水检测技术将不断发展完善，为守护我们的碧水蓝天、实现可持续发展目标做出更大的贡献。
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