污水处理AI加药控制实验：出水稳定与药耗下降

实验室近期在一家市政污水处理厂开展AI加药控制的实验性探索，聚焦除磷与碳源投加环节。传统加药依赖人工经验与固定投加比，进水负荷波动时易出现过量投加或出水指标越限。团队以进出水在线仪表数据、历史化验记录与加药泵运行数据为基础，构建进水负荷短期预测模型，并结合出水总磷、氨氮等约束条件生成投加量建议，先以建议模式供运行人员参考执行。

• 连续四周对照运行显示，建议模式下药耗较人工投加下降约9%，出水总磷达标率保持100%，未发生越限事件；
• 雨季进水冲击时段模型建议的提前量仍显不足，下一步将引入降雨预报与管网液位数据，提升负荷预测的时效性。

目前实验仍处于建议模式，尚未闭环自动控制。团队计划在积累足够样本后评估闭环接管条件，并以安全边界与人工确认机制作为过渡方案。