污水处理AI加药控制定制：降药耗与稳达标

污水处理加药环节长期依赖人工经验，PAC与碳源投加量普遍偏保守。行业AI实验室近期在某市政污水处理厂开展了加药量预测模型的实验性验证。
模型以进出水COD、氨氮、流量、水温等在线仪表数据为输入，用时序回归方法预测未来4小时的药剂需求量，并与原有恒定投加策略做平行对比。试运行六周的阶段性结果显示：

• 出水总磷与氨氮达标率保持100%，未出现因减药导致的超标事件；
• PAC平均投加量下降约12%，碳源投加量下降约9%，月度药剂成本合计降低约8%。

实验同时暴露出仪表漂移对预测精度的干扰，个别时段数据缺失导致模型输出置信度下降。下一步计划引入软测量校准机制，并将控制逻辑从“预测建议+人工确认”推进到闭环自动投加的小范围试点，待验证长期稳定性后再评估推广条件。