污水处理AI加药控制实验：达标与药耗的平衡

在工业废水处理场景，加药量长期依赖人工经验：投少了出水超标，投多了药剂成本与污泥量同步上升。本实验室近期与一家电镀园区污水处理站合作，围绕PAC与液碱投加环节开展AI控制实验。
技术路线：以进水pH、电导率、流量及在线COD、氨氮数据为输入，结合历史加药记录与出水化验结果，构建前馈加反馈的投加量预测模型，输出建议投加量供操作员参考执行，暂不做闭环控制。
阶段进展：

• 在近三个月数据上，模型对出水pH越限的提前预警命中率约82%，较固定阈值报警减少误报约四成；
• 试点时段PAC单耗下降约8%，出水持续稳定达标，未发生因建议失准导致的超标事件。

下一步计划：补充雨季进水冲击工况样本，验证模型在水质剧烈波动下的鲁棒性；同时评估加药泵变频纳入闭环的可行性，闭环前须保留人工确认与限幅保护机制。