污水处理AI加药控制定制：药耗与达标平衡

在工业污水处理场景中，加药环节长期依赖人工经验，存在药耗波动大、出水指标易超标等问题。行业AI实验室近期在合作厂区启动了加药控制模型的阶段性实验。实验分两步推进：先构建出水COD与氨氮的软测量模型，以进水流量、水质、pH等在线数据为输入，实现关键指标的分钟级预估；再结合药剂成本与超标风险，输出加药量建议区间，供运行人员参考执行。阶段性进展：1. 软测量模型在测试集上对出水COD的预估偏差控制在10%以内，可提前约30分钟反映水质变化趋势；2. 试点两周内，加药建议采纳率约70%，吨水药耗较人工操作下降约8%，出水达标率未见下降。下一步将引入进水冲击负荷预警机制，探索加药泵闭环控制的可行路径，并持续积累不同季节工况数据，重点提升模型在低温期的稳定性。相关结论为阶段性观察结果，最终效果以完整运行周期验证为准。