污水处理AI加药控制定制：氨氮预测与药剂优化

污水处理厂的加药环节长期依赖人工经验，投加量通常按最不利工况预留余量，药耗偏高且出水指标易波动。本实验室近期在某市政污水处理厂开展AI加药控制的实验性验证，探索以数据驱动方式优化除磷药剂与碳源投加。
技术路线上，以进水流量、COD、氨氮、pH及历史出水数据为基础，构建出水氨氮与总磷的2小时短时预测模型，再由预测结果反推投药量建议，形成“预测—寻优—下发”的闭环框架，人工保留最终确认权限。
阶段性结果：

• 六周离线验证中，出水氨氮预测平均绝对误差约0.4mg/L，覆盖进水波动较大的雨天工况；
• 与人工投药基线相比，模型建议药量在保证出水达标前提下平均降低8%~12%，节药幅度仍需长周期运行确认。

下一步将接入在线仪表实现滚动预测，并在一段生化池开展小闭环灰度试验，重点评估仪表漂移与工况突变下的模型鲁棒性，后续发布更完整的验证结论。