污水处理AI加药控制定制：出水达标与药耗平衡

污水处理厂的加药环节长期依赖人工经验：进水负荷波动大，操作员为保出水达标往往偏保守投加除磷剂与碳源，药耗居高不下。本实验室近期与一家市政污水厂合作，开展AI加药控制的实验性验证。技术路线上，我们以进水流量、COD、氨氮、pH及历史加药量构建时序预测模型，预测未来两小时出水总磷与氨氮变化趋势，再由决策模块给出加药量建议；系统保留人工确认环节，形成“模型建议—人工执行—结果回流”的闭环，避免黑箱直控带来的运行风险。阶段性进展：一是30天试点期内，加药建议采纳率约72%，除磷剂单耗下降约11%，出水总磷达标率保持100%；二是雨季进水冲击工况下模型偏保守，建议值接近人工上限，需补充降雨与管网液位数据。下一步将接入在线仪表质控规则，识别传感器漂移产生的异常样本，并把验证周期扩展至一个完整雨季，评估模型在极端工况下的泛化能力。