9月22日至23日，2024年水环境污染防治技术研讨会暨中国环境科学学会水环境分会学术年会在长春召开。会议由中国环境科学学会、中国环境科学研究院、东北师范大学、吉林建筑大学联合主办。期间，重点实验室教师侯泽宇副研究员在“跨界水污染协同治理技术与政策”分会场，以“人工智能辅助的地下水DNAPLs污染反演溯源研究”为题目作学术报告。

重点实验室参会教师合影

重点实验室教师侯泽宇作报告

石油化工是我国重要的支柱产业，其快速发展也伴生了一系列严峻问题，如能源和资源透支、生态环境恶化等，特别是地下水污染及其相关的水资源、环境安全问题，严重影响了区域经济社会的可持续发展。

密度比水大的石油类有机污染物DNAPL自地表泄露后，能穿透包气带并最终滞留在含水层底部。含水层中有机相NAPL通过“水-NAPL”界面向周围水体发生缓慢的溶出，形成隐蔽、持久而不易去除的污染源区，导致污染范围不断增加，对地下水环境安全造成极大危害。准确掌握有机污染场地的污染源区特征，是预测污染物时空分布和演化规律、制定科学场地污染风险管控策略的基础前提，对于有效遏制地下水环境继续恶化具有重大意义。

侯泽宇研究团队通过将多相流数值模拟、灵敏度分析、人工智能技术与贝叶斯地质统计随机反演迭代的理论和方法深度耦合，有效解决了地下水有机污染源特征的精准识别和有机污染物多介质迁移参数的不确定性估计问题。相关研究获得了国家自然科学基金青年科学基金项目、博士后科学基金面上项目、吉林省自然科学基金面上项目等科研项目的资助，研究成果已有11篇SCI收录论文发表，其中包括水资源方向的1篇中科院1区TOP期刊论文以及人工智能方向的1篇中科院1区TOP期刊论文，可为我国油气开采、化工污染场地的污染源控制与移除、原位修复工程提质增效和地下水污染风险评估提供重要理论基础和科学依据。

地下水反演溯源框架（Hou et al., 2024, Journal of Hydrology）