AI 算法重塑污水处理格局:实时调控曝气系统引领行业节能革命.
作者：微信文章充电赋能 | 遇见更好的自己
据行业权威数据统计，我国污水处理厂总耗电量占全国总电耗的 1%-2%，这一数字背后，曝气系统作为污水处理的核心环节，其能耗占比更是高达 50%-70%。长期以来，高能耗、高运营成本成为制约污水处理行业高质量发展的关键瓶颈，而 AI 算法的突破性应用，正以精准化、智能化的调控方式，让这一高能耗现状持续改善，为行业节能降耗开辟新路径。
在南化公司动力部综合污水处理装置中心，一套 “AI + 曝气” 智能改造系统已连续稳定运行近两个月。运行数据显示，污泥沉降比始终稳定在 30% 至 40% 的最优区间，出水 COD（化学需氧量）指标持续达标，彻底摆脱了传统运营中水质波动的困扰。更具行业意义的是，这是中国石化系统内首个将 AI 算法应用于污水处理实时调控的标杆案例，为大型工业企业污水处理智能化升级提供了可借鉴的实践样本。
该系统的核心优势在于实现了 “数据驱动” 的精准调控：通过 AI 算法实时采集综合污水处理装置两级好氧池内 4 台溶解氧（DO）仪表的动态信号，同时整合进水流量、水质浓度（如 COD、氨氮）等关键参数，构建多维度数据模型，自动计算并输出最优曝气量。这一过程彻底改变了过去依赖人工经验调节的粗放模式，实现了从 “被动应对” 到 “主动预判” 的升级。南化公司相关负责人透露，系统投用以来，空气悬浮风机的实际运行风量降低了17%，节电效果立竿见影；同时，因曝气量精准匹配水质需求，药剂投加量大幅减少，年节约药剂成本达15 万元，经济与环保效益双重凸显。
01 污水处理行业痛点：高能耗、不稳定与技术瓶颈的三重制约
传统污水处理行业长期面临着 “高能耗、高药耗、排放不稳定” 的三重挑战，尤其是在工业污水占比提升的背景下，运营难度与成本压力持续加大。
从能耗结构来看，曝气系统作为活性污泥法处理工艺的核心，其能耗占比始终居高不下。以某再生水厂采用的改良 A²/O（厌氧 - 缺氧 - 好氧）与超滤膜组合工艺为例，实测数据显示，该工艺平均电耗为 0.2463 kWh/m³，其中曝气单元能耗占总能耗的29.94%，接近三分之一。这意味着，仅曝气环节的能耗优化，就足以对污水处理厂整体运营成本产生决定性影响。
而在运营调控层面，传统模式的局限性更为突出。过去，污水处理厂主要依赖操作人员的经验判断，通过人工调节曝气阀门开度、药剂投加量来应对水质变化。这种方式不仅存在响应滞后的问题（通常滞后时间达 1-2 小时），还容易因判断偏差导致 “过度曝气” 或 “药剂过量投加”，既造成能源与资源浪费，又可能引发污泥膨胀、出水超标等风险。对于工业污水占比 20%-30%、水质成分复杂且波动频繁的处理场景，人工调控更是 “捉襟见肘”，难以满足稳定达标排放的要求。
技术层面的瓶颈同样不容忽视。当前，AI 在污水处理领域的研究多集中于实验室理想条件下的模拟分析，模型构建基于稳定的水质、水量数据，而实际污水处理过程中存在非线性、多变量耦合、干扰因素多（如工业废水冲击、水温变化）等复杂情况，实验室模型难以直接落地应用。如何突破 “理想模型” 与 “实际工况” 的鸿沟，实现全流程、动态化的精准调控，成为水务领域亟待解决的 “卡脖子” 难题。
02 AI 破局：从 “数据采集” 到 “闭环控制”，重构曝气调控逻辑
AI 算法在污水处理曝气过程中的应用，核心是通过 “实时数据采集 - 智能模型分析 - 动态执行调控” 的闭环体系，替代传统人工经验，实现曝气量与水质需求的精准匹配。不同企业的技术方案虽各有侧重，但均围绕 “数据驱动决策” 这一核心逻辑展开。
南化公司的 “AI + 曝气” 系统采用了 “简约高效” 的应用路径：以溶解氧（DO）为核心调控指标，通过传感器实时采集两级好氧池内的 DO 浓度信号，结合进水流量、水质在线监测数据（如 COD、氨氮），构建多变量预测模型。AI 算法根据模型输出结果，自动计算不同时段、不同池体的最优曝气量，并直接控制空气悬浮风机的运行参数，实现 “实时监测 - 即时调控” 的无缝衔接。这种方案无需复杂的硬件改造，可快速在现有污水处理设施上落地，且调控效果直观，节电、节药成效显著。
相比之下，发表在《Results in Engineering》期刊上的一项研究提出了更为复杂的 “感知 - 决策 - 执行” 三层闭环架构，进一步提升了调控的全面性与精准度。在 “感知层”，系统通过物联网（IoT）设备实时采集 COD、NH3-N（氨氮）、TP（总磷）、水温、污泥浓度等12 类关键水质参数，同时监测曝气阀门开度、鼓风机电流等设备运行数据，构建全方位的数据采集网络；在 “决策层”，利用主成分分析（PCA）算法对高维度、强耦合的原始数据进行降维处理，提取核心特征变量，再结合贝叶斯优化（BO）算法的全局寻优能力与强化学习（RL）算法的动态适应能力，构建自适应控制模型，可根据水质波动自动调整调控策略；在 “执行层”，系统通过协同控制模块联动 26 个曝气阀、3 台鼓风机及多级加药系统，实现多设备、多参数的同步调控，确保处理效果与能耗优化的平衡。
中铁城际则创新性地提出了 **“四层联动” 架构 **，将机理模型与 AI 算法深度融合，构建覆盖曝气全流程的智能调控体系。该架构包括 “数据采集层”（传感器、在线监测仪）、“边缘计算层”（部署于曝气池附近的 AI 芯片，实现实时数据解析与快速决策）、“模型分析层”（融合活性污泥机理模型与机器学习模型，提升预测准确性）、“执行控制层”（联动鼓风机、曝气阀、加药泵等设备）。通过四层协同，系统可实现从数据采集到调控执行的 “毫秒级响应”，大幅降低通信延迟，同时依托机理模型提升对复杂水质变化的适应能力，避免 AI 模型因数据异常导致的调控偏差。
03 典型案例透视：AI 技术落地成效与多元价值体现
从工业企业到市政水务，不同场景下的 AI 曝气调控案例均展现出显著的节能降耗效果，同时还带来了安全提升、人力优化、管理升级等多元价值，为行业提供了丰富的实践经验。
南化公司：工业污水处理的 “石化标杆”
作为中国石化系统内首个 AI 曝气调控案例，南化公司的项目不仅聚焦 “节能降耗”，更兼顾了工业污水处理的 “安全环保” 需求。在安全层面，系统实现了曝气阀门的远程自动化操作，操作人员无需再到污水池边的高处作业平台手动调节阀门，彻底消除了高空坠落、有毒气体接触等安全风险，作业安全性大幅提升。在环保层面，通过 AI 算法精准控制溶解氧浓度，避免了因 DO 过高导致的污泥老化或 DO 过低导致的处理不彻底问题，出水 COD、氨氮等指标持续稳定达标，环保合规性得到保障。
经济收益方面，数据更具说服力：系统投用后，空气悬浮风机风量降低 17%，按风机额定功率与年运行时间计算，年节电可达数万度；同时，因曝气量与水质需求精准匹配，混凝剂、消毒剂等药剂投加量减少，年节约药剂成本 15 万元。对于大型工业企业而言，这类改造不仅能降低运营成本，还能为企业绿色转型提供技术支撑，符合国家 “双碳” 政策导向。
金科环境 “水萝卜 AI 智能体”：市政水厂的 “无人值守革命”
如果说南化公司的案例聚焦 “单点突破”，金科环境的 “水萝卜 AI 智能体 1.0” 则实现了市政水厂的 “全流程智能化”。这款 AI 智能体系统并非单一的曝气调控工具，而是集 “工艺优化、设备管理、人员调度” 于一体的综合性智能运营平台。它搭载了金科环境自研的 “工艺优化预报与决策模型”，可提前 24 小时预测水质变化趋势，提前调整曝气、加药等工艺参数；同时融合计算机视觉（监测污泥沉降状态、设备外观异常）、听觉（识别鼓风机、水泵异常噪音）、红外（检测设备温度异常）等多模态感知 AI 模型，实现设备故障的早期预警；此外，系统还集成了国产大语言推理模型，支持运营人员通过自然语言查询生产数据、获取调控建议，降低了操作门槛。
在无锡区域落地的五个市政水厂项目中，“水萝卜 AI 智能体 1.0” 的成效令人瞩目：过去每个水厂需 100 人左右负责运营管理，如今五个水厂仅需10 人便可完成日常监控与调度，人力成本节省90%；设备故障预警准确率提升，设备故障率降低50%，减少了因设备停机导致的处理中断风险；通过精准调控曝气与加药，药耗降低15%，电耗降低30%，综合运营成本下降35%，真正实现了市政水厂的 “无人值守、智能高效” 运营。
中铁城际智能曝气系统：成本节约与政策红利的 “双重收获”
中铁城际的污水厂智能曝气控制系统则从 “全成本维度” 出发，为污水处理厂带来了直接成本节约、间接收益提升与政策红利获取的多重价值。
在直接成本节约方面，系统通过两项核心技术实现能耗与药耗的双重优化：一是变频调速与智能配气技术，根据曝气池不同区域的需氧量差异，动态调整鼓风机转速与曝气阀门开度，避免 “全域均匀曝气” 导致的能源浪费，使吨水处理电耗从传统的 0.5-0.7 kWh 降至0.35-0.45 kWh。以一座日处理量 5 万 m³ 的污水厂为例，按工业电价 0.6 元 /kWh 计算，年电费可节省约120 万元；二是精准碳源投加控制，通过 AI 算法预测反硝化区的碳源需求，结合实时溶解氧监测数据，精准控制碳源投加量，避免过量投加造成的浪费，使碳源投加量减少25%，年节省药剂成本超200 万元。
间接收益方面，系统的稳定运行大幅提升了出水水质的稳定性，减少了因水质超标导致的环保罚款风险；同时，设备自动化运行降低了人工维护强度，延长了设备使用寿命，减少了设备更换与维修成本。在政策红利层面，由于系统显著降低了污水厂的能耗与碳排放，企业可申报 “绿色制造”“低碳园区” 等政策项目，获取政府补贴或税收优惠，进一步提升经济效益。
04 技术突破：多模态耦合算法与边缘智能，破解 “动态调控” 难题
AI 曝气调控技术的落地，离不开核心算法与硬件技术的突破。其中，中铁城际研发的多模态耦合控制算法与边缘智能技术，有效解决了传统 AI 模型 “响应滞后”“抗干扰能力弱” 的问题，成为行业技术创新的典型代表。
多模态耦合控制算法的核心优势在于 “前馈 + 反馈” 的双重调控逻辑：一方面，算法结合进水水量、水质（COD、氨氮、TP）等前馈信号，提前预判水质变化趋势，避免因水质冲击导致的调控滞后；另一方面，实时采集曝气池内溶解氧（DO）、污泥浓度（MLSS）等反馈信号，动态修正曝气量计算结果，确保调控精度。同时，算法还集成了 ASM（活性污泥模型），可基于历史数据与实时参数，预测未来 24 小时内溶解氧浓度的变化曲线，提前优化曝气策略，使节能率提升至18%，远超传统人工调控的节能效果。
边缘智能技术的应用则进一步提升了系统的响应速度与可靠性。传统 AI 调控系统多依赖云端服务器进行数据处理与模型计算，存在数据传输延迟、云端故障影响整体运行的风险。中铁城际在曝气池边缘端部署了专用 AI 芯片，可实时解析传感器采集的数据，自主完成曝气量计算与阀门开度调整，无需依赖云端指令。这种 “边缘计算 + 云端备份” 的架构，使调控响应时间从传统的分钟级缩短至秒级，同时在网络中断或云端故障时，边缘设备可独立运行，确保污水处理过程不中断。
在曝气设备优化方面，系统也实现了关键技术突破。针对传统曝气系统 “配气不均” 的问题，系统采用分区供气技术，根据曝气池不同区域（如好氧区前段、中段、后段）的需氧量差异，通过多级阀门精准控制各区域的供气量，避免局部过曝或欠曝；鼓风机则采用永磁变频电机，相比传统异步电机，效率提升 5%-8%，且风量调节范围扩展至30%-100%，可灵活适应水质、水量的动态变化，能耗降低12%-25%。
05 未来展望：AI 引领水务行业数字化转型，从 “单点智能” 到 “全域智慧”
随着 AI 技术的不断成熟与应用场景的持续拓展，污水处理行业正加速从 “单点智能调控” 向 “全流程数字化运营” 转型，AI 将成为推动水务行业高质量发展、实现 “双碳” 目标的核心驱动力。
从技术应用趋势来看，AI 在污水处理中的作用将进一步深化。以南化公司为代表的企业，已计划将 “AI + 曝气” 项目作为水务系统数字化转型的示范案例，总结形成可复制、可推广的技术标准与实施流程，推动 AI 技术在石化行业乃至整个工业污水处理领域的规模化应用。同时，企业还将围绕国家最新环保政策要求（如更严格的出水排放标准、碳减排考核指标），持续优化 AI 算法模型，将调控范围从曝气环节扩展至格栅、沉淀池、深度处理等全流程，实现 “全工艺段智能化协同调控”。
金科环境董事长张慧春提出的 “水厂运营稳固三角形” 理论，为行业数字化转型提供了清晰的路径指引。他认为，未来高品质水厂的建设与运营，需依靠 “最高品质的设备与材料、标准化设计与流水线生产、AI 驱动的智慧化运行与管理” 三大支柱。其中，AI 技术将作为 “智慧化运行与管理” 的核心，串联起设备选型、工程建设、运营维护等全生命周期环节，实现水厂运营的 “降本、提质、增效”。
更值得期待的是，AI 技术与大型语言模型（LLM）的融合，将彻底改变污水处理厂的操作模式。未来，运营人员无需具备专业的工艺知识，只需通过自然语言向系统下达指令（如 “降低出水 COD 至 50mg/L 以下”“优化曝气能耗”），AI 系统便可自动分析当前工况，制定调控方案并执行，实现 “傻瓜式” 智能调控。这种模式不仅能大幅降低对专业人才的依赖，还能提升运营效率，避免人为操作失误。
从行业发展格局来看，AI 调控曝气系统将逐步打破 “大型污水厂专属” 的局限，向中小型设施、市政污水领域扩展。随着 AI 算法成本的下降与硬件设备的普及，中小型污水处理厂也将具备引入智能调控系统的条件，行业整体能耗水平将进一步降低。据行业预测，未来十年，AI 技术有望在全球范围内帮助污水处理行业降低 20-30% 的能耗，减少数亿吨二氧化碳排放，为应对全球气候变化、缓解水资源短缺问题作出实质性贡献。
无锡五个采用 “水萝卜 AI 智能体” 的水厂项目，已用实际数据证明了 AI 技术的巨大潜力：10 人运营五个水厂、综合运营成本下降 35%，这不仅是运营模式的革新，更是行业发展理念的转变 —— 从 “被动处理” 到 “主动优化”，从 “经验驱动” 到 “数据驱动”。
未来，随着 AI 技术与水务行业的深度融合，我们将看到更多 “智慧水厂”“无人水厂” 的落地，污水处理将不再是高能耗、高成本的 “负担产业”，而是成为兼具环保价值与经济价值的 “绿色产业”，为构建 “人与自然和谐共生” 的可持续发展体系提供坚实支撑。
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