一、項(xiàng)目背景?

隨著環(huán)保政策趨嚴(yán)及工業(yè)廢水處理需求增長(zhǎng)，某工業(yè)園區(qū)污水處理廠(chǎng)面臨處理效率不穩(wěn)定、能耗偏高、人工依賴(lài)度高等問(wèn)題。傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)的運(yùn)營(yíng)模式難以應(yīng)對(duì)水質(zhì)波動(dòng)、工藝調(diào)整滯后等挑戰(zhàn)。為此，該廠(chǎng)引入基于機(jī)器學(xué)習(xí)的污水處理智能模型，實(shí)現(xiàn)工藝優(yōu)化與成本控制的雙重目標(biāo)。

?二、模型構(gòu)建與核心技術(shù)?

?1. 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理?

• ?數(shù)據(jù)來(lái)源?：整合廠(chǎng)內(nèi)SCADA系統(tǒng)、在線(xiàn)水質(zhì)監(jiān)測(cè)儀（COD、氨氮、TP等）、設(shè)備運(yùn)行日志及氣象數(shù)據(jù)，覆蓋3年歷史數(shù)據(jù)。

• ?特征工程?：篩選關(guān)鍵變量（如進(jìn)水流量、pH值、溶解氧DO、污泥濃度MLSS），剔除異常值，并針對(duì)季節(jié)性波動(dòng)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

?2. 模型選型與訓(xùn)練?

• ?核心算法?：采用?LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）預(yù)測(cè)出水水質(zhì)，結(jié)合?隨機(jī)森林?算法優(yōu)化加藥量決策。

• ?模型驗(yàn)證?：通過(guò)交叉驗(yàn)證確保泛化能力，測(cè)試集準(zhǔn)確率達(dá)92%（COD預(yù)測(cè)誤差±5mg/L）。

?3. 功能模塊設(shè)計(jì)?

• ?實(shí)時(shí)預(yù)警系統(tǒng)?：動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)水質(zhì)偏離閾值時(shí)觸發(fā)報(bào)警，縮短響應(yīng)時(shí)間至10分鐘內(nèi)。

• ?節(jié)能優(yōu)化模塊?：基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)整曝氣量，降低能耗15%-20%。

• ?藥劑投薦系統(tǒng)?：根據(jù)進(jìn)水負(fù)荷推薦PAC/碳源投加量，減少藥劑浪費(fèi)。

?三、實(shí)施效果?

1. ?效率提升?

   • 出水達(dá)標(biāo)率從88%提升至98%，違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)顯著降低。

   • 污泥脫水周期縮短20%，設(shè)備利用率提高。

2. ?成本節(jié)約?

   • 曝氣能耗降低18%，年節(jié)省電費(fèi)約120萬(wàn)元。

   • 藥劑消耗減少25%，年節(jié)約成本80萬(wàn)元。

3. ?管理升級(jí)?

   • 人工巡檢頻次減少50%，實(shí)現(xiàn)“少人化”運(yùn)營(yíng)。

   • 通過(guò)可視化看板（如圖1）集中展示關(guān)鍵指標(biāo)，輔助管理層決策。

     
     

?四、經(jīng)驗(yàn)總結(jié)?

1. ?數(shù)據(jù)質(zhì)量是基礎(chǔ)?：需確保傳感器精度與數(shù)據(jù)連貫性，避免“垃圾進(jìn)、垃圾出”。

2. ?人機(jī)協(xié)同是關(guān)鍵?：模型需與工藝工程師經(jīng)驗(yàn)結(jié)合，避免盲目依賴(lài)算法。

3. ?持續(xù)迭代?：定期更新訓(xùn)練數(shù)據(jù)以適應(yīng)水質(zhì)變化，模型每季度優(yōu)化一次。

?五、行業(yè)推廣價(jià)值?

該案例驗(yàn)證了AI模型在污水處理領(lǐng)域的普適性，尤其適用于高排放標(biāo)準(zhǔn)園區(qū)、食品/制藥等高濃度廢水行業(yè)。未來(lái)可擴(kuò)展至管網(wǎng)監(jiān)測(cè)、污泥資源化等場(chǎng)景，助力“雙碳”目標(biāo)實(shí)現(xiàn)。