污水处理AI加药控制实验：药耗与出水稳定的平衡

污水处理厂的加药环节长期依赖人工经验，药耗波动大且出水指标易超标。行业AI实验室近期在某市政污水处理厂开展加药控制实验，以出水总磷与COD稳定达标为约束，构建基于进水水质预测的加药量推荐模型。实验分两阶段推进：先以历史运行数据做回溯验证，再接入在线仪表进行旁路测试，模型只给建议、人工确认执行，不直接接管控制，以降低试错风险。阶段性结果：1. 为期六周的旁路测试中，模型建议采纳率约72%，药剂消耗较同期下降约9%，出水总磷超标次数未增加；2. 雨天等进水水量水质突变时段仍是模型薄弱环节，预测误差明显放大。下一步将补充雨天工况样本并引入气象数据，同时与厂方共同制定人工介入触发规则，为小范围闭环试点做准备。我们的判断是：加药优化方向可行，但前提是在线仪表数据质量可靠，并保留人工兜底机制。