污水处理AI加药控制实验：除磷精准投加

污水处理是典型的流程工业场景，药剂成本占运行费用比重高，传统加药依赖人工经验与定时定量投放，出水总磷波动较大。本实验室近期与一家市政污水处理厂合作，开展除磷加药AI控制实验，探索数据驱动方法在流程行业的落地路径。实验分两阶段进行：第一阶段采集进水流量、进出水总磷、pH、水温等历史数据，构建进水水质预测模型；第二阶段将模型输出接入加药泵闭环控制，保留人工干预通道，采用小步幅调节策略保障出水安全。阶段性结果：1. 为期八周的试运行中，出水总磷达标率由92%提升至98%，吨水药剂成本下降约12%；2. 模型对进水冲击负荷的预判提前量约40分钟，为加药调整争取了缓冲时间。下一步计划引入在线仪表自校验机制，降低仪表漂移对模型的干扰，并尝试将方法迁移至除碳加药环节。我们将持续记录实验数据，验证该方法在季节性水质变化下的稳定性。