污水处理AI加药优化实验：阶段性进展

数据分析实验室近期在合作污水处理厂开展AI加药优化的实验性探索，目标是在保证出水指标稳定的前提下降低药剂消耗。项目基于厂内已有的在线仪表与历史运行数据，构建进水水质预测与加药量推荐两类模型。当前进展：1. 完成三个月历史数据的清洗与对齐，覆盖进出水COD、氨氮、流量及加药量等关键变量，数据可用率由初检的约72%提升至93%；2. 初版模型离线回测显示，加药量推荐与人工记录的偏差均值约8%，出水氨氮预测误差控制在0.5mg/L以内，目前仍处于离线验证阶段，未接入实际控制回路。下一步计划：一是补充雨季高冲击负荷工况样本，改善模型在极端进水条件下的表现；二是与厂方协商开展小范围旁路验证，在不影响生产的前提下评估在线推荐的实际节药潜力。实验室将持续以数据质量为先，稳步推进该方向工作。