AI污水加药优化：进水水质波动与投加量

在污水处理厂，药剂投加长期依赖人工经验与出水在线仪表的事后反馈，进水水质波动时容易出现投加过量或不足。能源AI实验室近期在一座日处理5万吨的市政污水厂开展实验，尝试用AI把「进水可测参数」映射到「投加量」：以COD、氨氮、浊度、pH、水量与水温为输入，结合历史加药记录与出水指标做时序建模，输出PAC与PAM的建议投加区间，由值班人员确认后执行。

进展：
· 在30天对比期内，药耗下降约11%，出水浊度与总磷未出现超标，模型日均给出调整建议6~9次；
· 关键不是预测出水，而是给出可解释的区间与触发条件，避免现场在仪表漂移时盲目信任模型。

下一步计划：接入在线毒性冲击预警，将进水异常工况区分为「短时冲击」与「持续偏移」两类，并验证模型在雨季与工业混排条件下的稳定性。