AI污水加药优化定制：进水扰动预测与前馈调节

污水处理厂的加药量长期依赖运行经验与出水滞后反馈，进水一旦出现冲击负荷，往往先逼近超标再补救。本期实验聚焦把判断提前：利用进水端已有的 COD、氨氮、pH、流量与浊度在线数据，训练 30~60 分钟短时预测模型，输出药剂投加的前馈建议，再由出水在线监测做慢速反馈校正，形成“前馈为主、反馈兜底”的调节回路。

进展与数据：在某 5 万吨/日规模的市政污水厂完成 8 周试运行，模型对进水 COD 冲击的提前预警命中率约 78%，误报主要集中在雨污混流的凌晨时段；在保证出水达标的前提下，PAC 与碳源单耗下降约 8%~12%。进水水质随季节与上游工业排水波动明显，上述数值仅代表该厂工况。

下一步计划：一是把预测窗口与告警阈值做成可配置参数，便于不同规模厂区快速试配；二是补充雨季溢流与上游异常排放两类难例样本，并引入加药泵实际响应延迟与流量约束，避免建议值超出设备可执行区间。