生态文明是实现人与自然和谐发展的必然要求，然而，随着城市化和工业化的高速发展，环境污染问题日益突出，其中河流污染已成为全球焦点问题。污水排放对河流生态环境危害极大，而入河排污口则是污水排放的最后一道“闸门”。目前，入河排污口监督管理工作主要依靠人工检查，难以全面、准确排查河流排污情况，因此研发长距离、高分辨率的排污感知技术对治理河流污染具有重要意义。

近日，地球科学与工程学院施斌教授课题组提出了一种基于光纤分布式声波/振动传感（DAS）技术感知隐蔽河流排污的新方法。通过在苏州工业园区某河流开展模拟排污试验，验证了该方法的可行性和有效性。研究发现：水下排污形成的淹没水射流使光纤产生振动，DAS通过检测污水湍流振动信号实现排污感知；基于信号主频能量分析等方法，可以准确定位排污口位置（精度达米级），并确定排污时段和特征；排污DAS信号的质心频率特征较稳定，可作为自动识别排污事件的重要指标。此外，课题组还系统研究了不同光纤结构和排污口与光纤距离对DAS感知排污效果的影响。

这项技术犹如为河流安装了感知“神经”，可精准捕捉河道排污口的位置和排污时间，大大减轻了人工巡检工作负荷，为建设智慧河川、美丽中国提供了新手段。

施斌教授课题组的上述研究成果近期以“Eavesdropping on wastewater pollution: Detecting discharge events from river outfalls via fiber-optic distributed acoustic sensing”为题，发表于水环境领域国际权威期刊Water Research。论文第一作者为地球科学与工程学院2021级博士研究生陈卓，通讯作者为张诚成准聘副教授和施斌教授。参与该项工作的还有37000cm威尼斯产业教授魏广庆、博士研究生谢涛和郭君仪。研究得到了国家自然科学基金和中国科协青年人才托举工程项目等的资助。

论文信息：

Chen, Z., Zhang, C.-C.*, Shi, B.*, Xie, T., Wei, G., & Guo, J.-Y. (2024). Eavesdropping on wastewater pollution: Detecting discharge events from river outfalls via fiber-optic distributed acoustic sensing. Water Research, 250, 121069. https://doi.org/10.1016/j.watres.2023.121069