污水处理AI加药控制试点：药耗与达标平衡

在工业废水处理场景中，加药环节长期依赖人工经验：投药过量推高成本，投药不足则面临出水超标风险。实验室近期在某电镀园区污水处理站启动加药AI控制试点，探索以数据驱动方式平衡药耗与达标率。实施路径分三步：先对进出水COD、pH、流量与加药泵频率进行八周数据采集与对齐；再建立进水负荷预测模型；最后输出建议投药量，并保留人工确认环节。阶段性进展：1. 进水负荷预测模型在测试集上的平均相对误差约12%，可覆盖工作日与周末两类典型工况；2. 试点首月在出水稳定达标的前提下，吨水药耗下降约9%，人工调整频次明显减少。下一步将接入在线水质仪表数据做闭环校准，并补充季节性水质波动样本，重点验证低负荷时段的模型稳健性。加药控制涉及环保合规，我们坚持“模型建议、人工确认”的过渡模式，待连续稳定运行满一个季度后，再评估全自动闭环控制的可行性。