污水处理AI加药调控实验：达标与药耗平衡

实验室近期在一家园区污水处理厂开展混凝加药环节的AI调控实验，目标是验证数据驱动方法在进水水质波动场景下的可行性。实验选取絮凝沉淀前端的加药工段，采集进水COD、浊度、pH、水温及加药泵频率等历史数据，构建以出水浊度达标与药耗为双目标的预测模型，采用保守策略输出加药量建议，由运行人员确认后执行。
阶段性进展：
· 离线回测中，模型对出水浊度超标工况的预测准确率约87%，较固定经验投加方案估算可减少药耗约9%；
· 已进入小流量旁路验证阶段，AI建议值与人工操作偏差控制在±8%以内，验证期内未发生出水超标事件。
下一步计划：补充雨季高浊度与水质突变工况样本，提升模型对异常进水的响应能力，同时评估与现有PLC系统的数据对接方案，为后续闭环控制测试做准备。实验室将持续记录实验数据，相关结论将在后续动态中如实更新。