污水处理AI加药控制实验：从经验投加到动态寻优

在能源环保方向的实验中，我们针对某工业园区污水处理站开展了一轮AI加药控制的阶段性验证。传统加药多依赖运行人员的经验值与固定投加曲线，进水水质波动时容易出现药耗偏高或出水指标临界的情况。本轮实验的思路是：以进水流量、浊度、pH、温度及历史出水指标为输入，先用软测量模型对出水余浊与总磷做短时预测，再将预测结果交给寻优模块，在满足出水达标约束的前提下最小化吨水药耗。

进展与数据：
1）在连续6周的对比运行中，模型每15分钟更新一次投加建议，站点吨水药耗较原固定曲线下降约12%，出水浊度与总磷未出现超标，达标率保持稳定；
2）当进水浊度出现突发抬升时，模型可在10~20分钟内完成投加量上调，响应速度快于人工巡检调整。

下一步计划：补充雨季冲击负荷与低温工况样本，重点验证模型在非稳态进水条件下的鲁棒性，并评估将加药建议与泵组控制联动的可行性。