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AI污水加药优化定制:进水扰动与出水达标

在能源环保实验室的试验线上,我们把污水处理加药环节当作一个「带迟滞的软测量 + 约束优化」问题处理:进水水质、流量、温度与在线仪表读数构成观测,出水在线指标构成约束,加药泵频率是可调量。模型不直接给出「最优药量」,而是输出未来一段时间的加药建议区间,再交由规则层与安全限幅执行,避免模型越权。

阶段性进展:

  • 数据侧:完成进水端多源数据时间对齐(流量、COD/氨氮在线仪、pH、温度),对仪表漂移做分段标定,减少把仪表漂移误判为水质突变;
  • 控制侧:以约束优化替代固定比例投加,试点工况下药耗下降约一成,出水指标未出现超标时段,进水冲击时段的响应时间由十几分钟缩短至数分钟。

下一步计划:引入药剂浓度在线折算与加药泵磨损补偿,并在雨季进水稀释、夜间低负荷等场景下继续验证稳定性,同时补充异常工况的离线回放集。

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