污水處理廠預測性維修研究論文奪國際大獎
在2024年11月22日，渠務署研究團隊憑藉論文《META：基於污水處理廠多模態振動數據的異常檢測深度學習系統》中的創新研究，於葡萄牙舉行的第16屆國際神經計算理論與應用會議摘得最佳論文獎，並展現了人工智能在預測性維修領域的重大突破。
這項破格研究的核心-META（Multi-modal feature Extraction and Transformer-based Autoencoder，暫譯「多模態特徵抽取與多頭自注意力自編碼模型」）人工智能系統，透過深度學習技術大幅度改變維修思維，其數據分析方法結合了統計分析、經驗模態分解及熵測度等技術，以構建出精密的監測神經網絡。有別於「被動故障檢修」加「定期預防性維護」的傳統維修模式，META系統採用人工智能預測重新制定維修策略，例如在昂船洲污水處理廠的應用中，系統能通過持續的實時監測和智能分析判斷維修污水泵最合適的時機。
古語有云：「見微知著」，即從細微徵兆預見重大問題，而META系統正是這一智慧在現代科技領域的全新演繹。系統不但能透過實時監測和深度分析設備狀態及早發現潛在問題，更能精準地預測維修需求，並為維修決策提供堅實可靠的科學依據，充分實現研究團隊「化被動為主動，預測勝於預防」的理念。實地應用數據顯示，系統憑藉精準的振動數據分析，使污水泵故障預測的準確度顯著提升。
機電工程部
工程師
陳霈澄
