污水处理AI加药控制定制：出水稳定与药耗下降

污水处理加药环节长期依赖人工经验：药量偏高推高运行成本，偏低则面临出水超标风险。本实验室近期与某市政污水处理厂合作，开展AI加药控制的实验性验证，围绕出水总磷与氨氮指标，建立加药量与进水水质、水量、水温之间的关联模型，并接入现有PLC系统实现闭环控制。

• 阶段进展：模型试运行四周，出水总磷达标率保持在99%以上，吨水药耗较人工操作下降约8%，日间波动幅度明显收窄；
• 下一步计划：引入进水在线仪表数据增强前馈预测能力，并探索加药与曝气环节的协同优化。

实验同时暴露出典型问题：在线仪表漂移会直接影响模型输入质量，需配套校准提醒与数据清洗机制。团队初步结论是，加药控制场景数据基础好、闭环周期短、验证成本低，适合作为污水处理AI落地的首站，相关经验将逐步沉淀为标准化行业方案模板。