污水处理AI加药控制实验：药耗下降与出水稳定

污水处理厂的加药环节长期依赖人工经验，投药量多按最不利工况设定，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加药控制的阶段性实验：基于进水流量、COD、氨氮在线仪表数据与历史加药记录，构建出水氨氮与总磷的软测量模型，叠加安全约束生成投药建议，采用“模型建议、人工确认”的半自动模式运行。

要点：

• 连续四周试运行中，AI建议值与人工实际投药量的偏差逐步收敛，药耗较基线下降约8%~12%，出水氨氮未出现超标；
• 雨天进水冲击时段，模型对负荷突变的响应滞后约30分钟，仍需人工提前干预。

下一步将引入气象与管网液位数据改善前馈预测，并验证模型在季节性水温变化下的稳健性。需要说明的是，目前结论仍属小样本阶段，能否推广取决于在线仪表的数据质量与运维配合度，而非模型本身。