污水处理AI调控系统：曝气加药闭环优化交付

在某化工园区污水站的工艺改造中，我们交付了一套AI闭环调控系统，把原本依赖老师傅经验的曝气量和加药量调节改成数据驱动。 实施要点： - 数据接入：进水COD、氨氮、pH、溶解氧、瞬时流量通过边缘网关采集，鼓风机电流、变频器频率、加药泵转速、阀门开度同步接入，统一对齐到分钟级时间戳写入时序库。现场PLC新旧混杂，遇到不支持OPC UA的老设备，改用Modbus轮询加解析脚本补齐。 - 模型架构：时序预测加规则约束的混合方案。先用历史三个月数据训练溶解氧预测模型，输出未来15到30分钟的DO走势，再由优化器结合出水水质硬约束反推曝气目标值。加药环节走进水负荷前馈加出水反馈的PID-AI复合控制，把吨水单耗作为特征输入。 - 现场坑点：曝气池容积大、滞后长，纯模型输出容易持续震荡，最终靠阶梯式限幅和变化率约束稳住。加药侧要处理好磷酸盐、铁盐、碳源之间的耦合，单指标硬压反而打乱沉淀段工况。 运行三个月，鼓风机日均电耗下降约11%，PAC加药量减少8%，出水达标率从92%提升到98%以上。