污水处理厂预测性维修研究论文夺国际大奖
在2024年11月22日，渠务署研究团队凭藉论文《META：基于污水处理厂多模态振动数据的异常检测深度学习系统》中的创新研究，于葡萄牙举行的第16届国际神经计算理论与应用会议摘得最佳论文奖，并展现了人工智能在预测性维修领域的重大突破。
这项破格研究的核心-META（Multi-modal feature Extraction and Transformer-based Autoencoder，暂译「多模态特征抽取与多头自注意力自编码模型」）人工智能系统，透过深度学习技术大幅度改变维修思维，其数据分析方法结合了统计分析、经验模态分解及熵测度等技术，以构建出精密的监测神经网络。有别于「被动故障检修」加「定期预防性维护」的传统维修模式，META系统采用人工智能预测重新制定维修策略，例如在昂船洲污水处理厂的应用中，系统能通过持续的实时监测和智能分析判断维修污水泵最合适的时机。
古语有云：「见微知着」，即从细微征兆预见重大问题，而META系统正是这一智慧在现代科技领域的全新演绎。系统不但能透过实时监测和深度分析设备状态及早发现潜在问题，更能精准地预测维修需求，并为维修决策提供坚实可靠的科学依据，充分实现研究团队「化被动为主动，预测胜于预防」的理念。实地应用数据显示，系统凭藉精准的振动数据分析，使污水泵故障预测的准确度显着提升。
机电工程部
工程师
陈霈澄
