废水处理新革命：AI智能调控系统登场

在工业发展的浪潮中，废水处理始终是环境保护的关键一环。传统废水处理方式依赖人工经验与固定流程，面对复杂多变的废水水质，往往力不从心。

如今， AI 技术的崛起，为废水处理领域带来了前所未有的变革，AI 驱动的废水处理智能调控系统正逐渐成为行业新宠。

AI 技术在废水处理领域的应用，是一场从“人力”到“智能”的跨越。 其核心在于机器学习、深度学习等算法 ，这些算法就如同智能调控系统的“中枢神经”，赋予系统自主学习和决策的能力。

以神经网络算法为例，它模拟人脑神经元的工作模式，构建起复杂的网络结构。在废水处理中，该网络能够对海量数据进行深度剖析。

传感器作为系统的“感知触角”，24小时不间断地收集废水的pH值、化学需氧量（COD）、氨氮含量、重金属离子浓度等关键参数，以及处理设备的运行状态数据，如水泵的转速、加药量、曝气量、设备温度、振动频率等。

这些数据被实时传输至AI核心处理模块，神经网络依据预设的算法和模型，对数据进行层层分析，挖掘数据背后隐藏的规律和趋势。

通过对历史数据和实时数据的学习，AI系统能够精准预测水质的变化走向。 例如，当检测到上游工业排放的废水成分发生波动时，AI系统可以迅速判断出可能对当前处理流程产生的影响，并提前调整处理设备的运行参数。

它会自动调节水泵的流量，确保废水在各个处理环节的停留时间恰到好处；根据水质的酸碱度和污染物浓度，精确计算并控制化学药剂的投加量，使化学反应更加充分，提高污染物的去除效率；同时，智能调整曝气设备的曝气量，为微生物提供适宜的生存环境，增强生物处理效果。

1、精准控制，提升处理效率

传统的废水处理工艺在面对水质波动时，往往难以迅速做出精准调整。例如，在印染废水处理中，废水中的染料成分复杂且多变，传统方法常常无法及时适应这种变化，导致处理后的水质不稳定，难以达到排放标准。

而AI驱动的智能调控系统则截然不同 ，它能够实时捕捉水质的细微变化，根据实时数据快速计算出最佳的处理参数。

通过对大量印染废水处理数据的学习，AI系统可以准确识别不同染料的特征 ， 并针对性地调整处理工艺。

在处理含有活性染料的废水时，系统会自动增加特定药剂的投加量，并延长反应时间，使染料能够充分分解和去除。据实际案例统计，采用智能调控系统后，印染废水的COD去除率相比传统处理方式提高了15% - 20%，出水水质更加稳定可靠，有效减少了因水质不达标而需要进行二次处理的情况，大大提升了处理效率。

2、节能降耗，降低运营成本

污水处理过程中的能源消耗是运营成本的重要组成部分， 智能调控系统通过精细化的控制策略，实现了显著的节能降耗效果。

以曝气系统为例，传统的曝气方式通常采用固定的曝气量，无论水中的溶解氧含量如何变化，曝气量都保持不变。这种方式不仅造成了能源的大量浪费，还可能对微生物的生长环境产生不利影响。

智能调控系统则借助先进的传感器实时监测水中的溶解氧含量，并结合AI算法动态调整曝气量 。当污水中的有机物含量较低，微生物对氧气的需求减少时，系统会自动降低曝气量，避免过度曝气导致的能源浪费；而当有机物含量增加，需氧量上升时，系统能够及时加大曝气量，确保微生物有足够的氧气进行代谢活动。

某污水处理厂在应用智能调控系统后，曝气系统的能耗降低了20% - 30%，每年节省的电费可达数十万元。此外，智能调控系统还能通过优化药剂投加量，避免药剂的过度使用，进一步降低了处理成本。

3、实时监测，提前预警故障

智能调控系统具备强大的实时监测和故障预警功能，为污水处理厂的稳定运行提供了坚实保障。

它通过对设备运行数据的全方位、持续性分析，能够敏锐地捕捉到设备潜在的故障隐患。当设备出现异常振动、温度过高、电流波动等异常情况时，系统会立即启动预警机制，通过短信、邮件或系统弹窗等方式通知维护人员进行检修。

例如，当监测到水泵的振动频率超出正常范围时，系统会迅速分析振动的原因，判断是由于机械部件磨损、轴承故障还是其他问题导致的，并给出相应的处理建议。

这种提前预警机制能够有效避免设备突发故障引发的停产事故，减少因设备维修带来的经济损失和环境风险。据相关数据显示， 某化工园区的污水处理厂在引入智能调控系统后，设备故障率降低了50%以上，设备的平均使用寿命也得到了显著延长。

亚太森博（山东）浆纸有限公司污水处理场上线的AIWater System智能水务系统，是AI驱动废水处理智能调控系统的成功典范。

该系统利用物联网、AI算法与大数据技术的深度融合，实现了对污水处理全流程的智能化管控。在运行工况发生变化时，系统能在短短几秒钟内做出响应，自动调节曝气风机风量、药剂投加比例等关键参数。

通过精准控制药剂投加与曝气流程，不仅显著提高了污水处理效率，还使耗能有望降低10%，同时减少化学需氧量与污泥的排放，预计可实现年节省运行费用200 - 300万元，真正实现了经济效益和环保效益的双赢。

杭州临平区以数字化改革为牵引，积极探索“AI + 污水处理”新模式， 为企业装上“智慧大脑”。临平经济技术开发区的诺邦无纺布企业，在引入该模式前，因废水产生量大、处理成本高而苦恼，虽投入近千万元改造污水处理设施，但效果不佳。引入“AI + 污水处理”模式后，实现了无人化水处理设施，生产污水循环利用，废纤维和污泥全部资源化利用。

系统后台依据水质、水量以及工艺条件的变化进行智能决策和智慧运行，一旦检测到液位数据上升，便根据提前设置好的指令配比药剂并投放，全程无需员工二次操作处理。

据企业负责人介绍，引入该模式后，平均每年实现污水资源化超24万吨、固废资源化超600吨、废水减排13.6万吨，减少用人11人 ，有效实现了降本增效。

随着AI技术的不断进步，其在废水处理领域的应用前景将更加广阔。未来，AI可能会与物联网、区块链、大数据等技术实现更深度的融合。

物联网技术将进一步拓展数据采集的范围和精度，使AI系统能够获取更全面的废水处理信息；区块链技术则可以确保数据的安全性和可信度，实现数据的共享与协同处理，打破不同部门和企业之间的数据壁垒；大数据技术将为AI提供更丰富的学习样本，进一步提升AI模型的准确性和适应性。

智能调控系统的功能也将不断完善和拓展。它可能会具备更强大的自我学习和优化能力，能够根据不同地区、不同行业的废水特点，自动生成个性化的处理方案；

在设备控制方面，实现更精细化、智能化的操作，进一步提高处理效率和降低成本；同时，还将加强与环保监管部门的对接，实现数据的实时共享和远程监管，助力环保工作的高效开展。

AI驱动的废水处理智能调控系统，正以其卓越的性能和显著的优势，引领废水处理行业迈向智能化、高效化、绿色化的新时代。让我们共同期待这一技术在未来绽放更加耀眼的光芒，守护好我们的绿水青山。

（来源： 环保技术项目对接 ）