科學家如何反擊占領城市下水道的"脂肪山"

2026-05-17 | 來源: BBC中文網 | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

圖像來源，THAMES WATER圖像加注文字，油脂、脂肪和油污與濕紙巾和其他最終流入下水道的雜物混合後，會硬化形成類似混凝土的物質。

近年亦有趨勢為這些機器人配備更多感測器及處理堵塞的能力，減少需身穿防護裝備的人員下井作業。

未來，這些系統或可實現全自動運作，構成一個隱密運作的自我維持式清理系統。

下水道機器人

一項耗資800萬歐元（700萬英鎊／900萬美元）的歐盟資助項目，正集合多所大學及企業開發相關技術。

塔林大學正在研制的機器人原型被命名為“緩步動物”（tardigrade），名稱取自以生命力極強聞名的八足微型水生無脊椎動物。

英國謝菲爾德大學訊號處理與控制教授米哈伊洛娃（Lyudmila Mihaylova）表示：“這種機器人憑藉其感測能力，可在污水網絡內進行自我定位。它能檢查並偵測堵塞情況，並計劃配備機械臂以抓取及清除堵塞物。”

該機器人配備光學攝影機、聲學感測器、光學雷達（LiDAR）及慣性測量單元，用以追蹤復雜多變的污水環境。

米哈伊洛娃表示：“我們正開發機器學習演算法，使機器人具備在這些復雜環境中運作的能力。”

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圖像來源，PIPEON PROJECT圖像加注文字，機器人配備了一系列感測器，可以檢測到脂肪阻塞的早期跡象，甚至可能自主清除它們。

配備感測器和攝影機的機器人產生的數據量越來越大，這意味著越來越需要人工智慧來解讀這些數據。

美國公司“下水道AI”（SewerAI）策略發展總監埃裡克·沙利文（Eric Sullivan）表示：“我在職業生涯中，大概花了不少時間觀看下水道內的影像，而當中大部分畫面其實相當乏味，這正是我們要解決的問題。”

傳統上，這些影像需由人手檢視，既枯燥又費時，但“下水道AI”已將過程自動化，使其更快速及高效。

沙利文表示：“我們的工作更接近放射學而非管道維修……是從影像中判讀問題跡象與缺陷。”

米哈伊洛娃表示，下水道機器人必須具備高度耐用性。

它們需具備防水能力，可承受污水壓力，並能抵御環境中具腐蝕性的廢物。

同時亦面臨通訊挑戰：Wi?Fi及藍牙在地下難以穩定運作。不過她指出，克服這些問題將帶來回報，預計下水道機器人最終可“大幅節省成本”。

米哈伊洛娃補充，另一大好處是“保護工人免於暴露於污水系統的有害環境”。

人類需要在充滿污垢的隧道中，鑿開並沖擊凝固油脂牆的日子，或許將逐漸成為過去。