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2026年05月18日上午03:00
發出惡臭的油脂與雜物凝結，在全球下水道內以驚人規模形成堵塞。各地城市正部署新技術，以對抗這種現代公害。
在倫敦白教堂路人車熙來攘往的地面下，一個令人駭然的東西正在形成。它重逾130噸——相當於11輛著名的紅色雙層巴士——並釋放有毒氣體。
這個地下怪物在繁忙街道下方的維多利亞時代污水管內悄然增長，直到工人在例行檢查中碰到其堅硬外層。如今，一支手持鶴嘴鋤與高壓水槍、全身穿著防護裝備的隊伍，正準備對付這團腐臭之物。
他們的對手，是由脂肪、油、潤滑脂、濕紙巾、衛生用品與安全套組成、令人作嘔的混合物，稱為「脂肪山」（fatberg）。
負責英格蘭東南部污水系統的南方水務公司處理改善主管理查德·馬丁（Richard Martin）表示，這種不潔混合物實際上是一種會硬化如混凝土的「神奇組合」。
這些骯髒的堵塞物威脅全球城市。
它們由住戶及商戶沖入排水系統的物料形成，堵塞污水管道，導致水浸及污水外溢至附近河流。若未能及時清除最嚴重的脂肪山，污水可能倒灌至房子內或街道外。這些堵塞物可迅速且難以預測地形成。
負責倫敦污水系統的泰晤士水務公司，在2017年需時九週才將白教堂地下的凝固塊挖出。然而到了2025年底，污水工人發現它再度出現，並重新增長至超過100噸。
英國水務公司每年需處理估計30萬宗由凝固脂肪、油及油脂形成的堵塞物。紐約市約有40%的污水倒灌由油脂引起，每年需花費約1,880萬美元（約1,380萬英鎊）清除街道下的堵塞。
規模可與白教堂脂肪山匹敵的巨型堵塞物亦頻繁出現。在美國底特律與巴爾的摩、英國利物浦及牛津，以及澳洲墨爾本與悉尼的市郊，均曾發現潛伏的巨型脂肪山。
挑戰在於於這些油脂堵塞膨脹至巨大規模前加以偵測。
這些堵塞隱藏於陰暗的污水系統深處，在視線之外生成——源自人們沖走後往往不願再想起的物料。
如今，水務機構正引入新技術，協助其在地下對抗脂肪山，利用人工智能識別油脂積聚的跡象，以便及早採取行動。
在英國，南方水務公司已在污水系統中部署約3.4萬個感測器。這些感測器安裝於渠蓋上，利用雷達發出訊號。訊號會被下方下水道中的水反射回來，從而偵測污水水位。
相關數據會輸入機器學習演算法（即人工智能），並結合降雨及天氣資料，估算每日應有的正常水位範圍。
馬丁表示：「一旦數值超出該範圍，我們便會作出應對。」
過去，水務公司主要依賴市民通報或例行檢查，才發現脂肪山的存在。
透過人工智能預警，更容易在堵塞物尚未增長及硬化前加以清除，讓公司有更充裕時間應對，亦可減少污水滲入環境。
另一好處是盡量減少工人進入惡劣的地下環境。
馬丁表示：「那並不是一個令人愉快的地方。」工人需佩戴呼吸設備，以應對高濃度硫化氫（帶有腐臭雞蛋氣味的有毒氣體）、甲烷及二氧化碳，亦面臨病毒、細菌及寄生蟲的風險。
南方水務今年至今已利用人工智能清除700宗堵塞。去年總數為3,500至4,000宗。
馬丁表示：「其中許多情況可能已導致室內水浸、外部水浸或污染。」即便如此，該公司在2025年仍錄得逾15,500宗污水外洩事件，原因是管道堵塞或超負荷，不過已較2024年減少47%。
脂肪山形態各異、大小不一。
伯明翰一個重達300噸的巨型堵塞物於2021年被清除，其高度不足0.9米（3英尺），但延伸長達1公里（0.6英里）。
2017年在白教堂發現的脂肪山，則高逾1.8米（6英尺），延伸達250米（820英尺）。其氣味則如腐爛肉類混合惡臭廁所的味道。
最近，悉尼一個龐大的脂肪山被發現排出惡臭的「糞球」，沖上澳洲新南威爾士州沿岸的海灘。
出人意料的是，部分脂肪山已成為另類「景點」。
白教堂脂肪山的碎塊曾於倫敦一間博物館展出，亦吸引科學家研究。
在其辦公桌後方架上的一支大型試管中，拉斐拉·維拉（Raffaella Villa）取出一塊她作為紀念收藏的白教堂脂肪山樣本。
這位英國蘭卡斯特大學工程學院院長曾為倫敦博物館分析該脂肪山。
她將已乾燥的白色物質在手指間捏碎。
「它相當堅硬，質感有點像肥皂，帶有蠟質。」她放下樣本後拿起消毒液說：「讓我清潔一下雙手。」
維拉表示，脂肪山形成的精確化學過程仍需更深入研究。
除脂肪、潤滑脂及油外，她懷疑牛奶亦可能在促進這種令人不快的混合物凝結中發揮作用。
「我在咖啡店等候卡布奇諾時，看見咖啡師將大量牛奶倒入排水口，」她說。「旁邊有洗碗機排出高溫且高pH值的水——這正是製作芝士的條件。若這情況在下水道中出現，可能會促成脂肪山形成。」她指出，芝士初期柔軟，其後會逐漸變硬，「脂肪山亦非常相似。」
目前已知，烤肉小巷是外賣店的聚集地，那裡經常有滾燙的油桶被不恰當地倒入下水道，因此也是油脂塊的重災區。
維拉懷疑，咖啡店或亦可能為流經地下的有害混合物加入新的成分。
透過人工智能分析，或可更深入了解脂肪山的成因。
維拉已申請資助，計劃採集污水樣本並利用機器學習，協助水務公司優先處理最「成熟」、最堅硬及最難清除的脂肪山。
自動化機器人群亦可能有助控制脂肪山問題。
英國及美國的城市長期以來已派出配備攝影機的簡單機器人進入下水道，拍攝影像以識別初期脂肪山堆積等異常跡象。這些機器人通常由遙距操作員手動控制。
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。
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。
塔林大學正在研製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，用以追蹤複雜多變的污水環境。
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複雜環境中運作的能力。」
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）策略發展總監埃里克·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，並能抵禦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。
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