城市再生水厂工业互联网可以实现人机间、机器间数据交互。但是，水厂设备数据计算处理能力有限，无法满足海量数据实时交互、解析。针对该问题，研究团队分析再生水厂设备节点分布和部署方式，结合云计算和移动边缘计算混合计算模型理论，提出了工业互联网数据计算系统架构，基于强化学习求解计算任务最优卸载策略，实现云边协同的计算数据处理模式。另一方面，城市再生水厂集中式系统和数据管理模式，容易导致生产数据在传输、处理及交互等过程中存在较高的安全风险。针对该问题，团队提出一种融合移动边缘计算和区块链的新型工业互联网系统架构，以提升系统数据计算处理效率作为优化目标，将优化问题构造为马尔可夫状态转移模型。根据优化场景复杂高维的特点，探索云边计算资源合理配置策略。运行结果显示，通过分布式共识机制，不仅确保污水处理系统中各设备节点在数据交互过程的安全可靠性，同时提升了系统对海量数据的实时动态处理能力。

融合移动边缘计算和区块链的城市再生水厂工业互联网架构

不同架构下的系统计算资源开销、系统加权和开销对比

代表性成果：

[1] Li Meng, Pan Pei, F. Richard Yu, Si Pengbo, Li Yu, Sun Enchang, Zhang Yanhua, Cloud-Edge Collaborative Resource Allocation for Blockchain-Enabled Internet of Things: A Collective Reinforcement Learning Approach, IEEE Internet of Things Journal, 2022, 9(22): 23115-23129.