污水处理AI加药控制：出水预测与药耗优化

污水处理是典型的非线性生化过程，加药量长期依赖人工经验，药耗波动大，且出水指标存在明显滞后。行业AI实验室近期在某工业园区污水处理站开展了加药决策模型的阶段性实验。技术路线上，我们以进水COD、氨氮、流量、pH及历史加药量为输入，构建时序预测模型，先预测2小时后的出水COD与氨氮，再由优化模块给出除磷剂与碳源的推荐投加量，形成“预测—优化—执行”闭环的雏形。主要进展与计划如下：1、进展：模型在两周测试期内出水COD预测平均绝对误差约6mg/L，在满足排放限值的前提下，试验时段药耗较人工基准下降约9%；2、下一步：接入在线仪表的自动校验逻辑，抑制传感器漂移对模型的干扰，并在高浓度来水等工况切换场景下验证鲁棒性，再评估向全流程推广的可行性。我们的判断是：加药优化的价值不在单点降耗，而在于把运行经验沉淀为可复用的决策规则，这也是行业AI方案从试点走向标配的关键一步。