污水处理AI加药控制实验：药耗与出水达标平衡

在一家市政污水处理厂的试点中，行业AI实验室正在验证加药环节的闭环控制可行性。传统加药依赖人工按进水负荷估算投加量，响应滞后且普遍偏保守，药耗波动大。本次实验以进水流量、COD、氨氮等在线仪表数据为输入，构建未来1~2小时的水质预测模型，再由优化层给出除磷剂与碳源的推荐投加量，经运行人员确认后执行，保持人工在环。
阶段性进展：
· 预测模型对出水总磷超标的提前预警命中率约82%，运行人员可提前调整投加策略；
· 试点两周内，除磷剂日均药耗下降约9%，出水总磷稳定在0.4mg/L以内，未出现超标记录。
边界同样明确：在线仪表漂移会直接影响预测精度，进水冲击负荷时段仍需人工接管。下一步计划接入历史化验数据校准仪表偏差，并将试点延长至雨季，检验模型在水质剧烈波动下的鲁棒性。