污水处理AI加药控制实验：出水达标与药耗下降

在行业AI实验室的行业方案方向中，我们近期完成了污水处理厂AI加药控制的阶段性实验。该场景的核心矛盾是：进水水质波动大，人工加药依赖经验判断，容易出现药剂过量或出水指标超标。实验选取某市政污水厂二沉池前的加药环节，以进水流量、COD、氨氮、pH等在线仪表数据为输入，构建加药量预测模型，并与现有控制回路并行运行、对比评估。

阶段性进展：

• 模型预测加药量与人工实际投加的偏差稳定在±8%以内，进水波动较大时段的出水总磷达标率由约92%提升至97%；
• 对比运行28天，日均药耗下降约11%，按该厂规模折算年药剂成本可减少约12万元。

实验中也发现两个问题：在线仪表数据缺失时模型置信度明显下降，需设计降级策略回退至人工模式；季节性污泥性状变化导致模型漂移，计划引入月度增量学习机制。下一步，我们将把实验扩展到两个不同工艺路线的厂站，验证方案的跨场景迁移能力，并整理形成《污水处理AI加药控制实施要点》方法论文档。