一家大型市政污水处理厂的控制中心大屏上，代表曝气能耗的曲线在AI算法接管后持续下降，一个月后，电费单上的数字比去年同期减少了近30%。

这是人工智能在污水处理行业落地生根的一个缩影。曾经高度依赖老师傅经验、面临高能耗、高药耗、高风险三座大山的污水处理行业，正被AI技术深刻重塑。

01 智能革命，污水处理厂的AI进化

传统污水处理是一个复杂的生物化学过程，其稳定运行长期依赖人工经验与滞后反馈。曝气、加药等核心环节能耗物耗巨大，动辄占运营成本的50%-70%。

随着传感器普及与物联网发展，海量实时数据得以采集。与此同时，以机器学习、深度学习为代表的AI技术日趋成熟，两者结合催生了智慧水务的浪潮。

污水处理厂的AI进化并非一蹴而就，它沿着一条清晰的路径展开：从单点替代，到局部优化，最终迈向全局智能。

02 智能曝气，能耗“瘦身”的关键一招

在污水处理中，曝气是为微生物提供氧气、保证生化反应的核心步骤，其能耗通常占全厂总电耗的50%-60%。传统的固定曝气或简单控制模式，极易造成氧气过量或不足。

AI智能曝气系统通过算法，实时分析进水流量、水质、氨氮、溶解氧、温度等多维数据，动态预测微生物的需氧量。这如同为曝气系统装上了“自动驾驶”功能。

实践表明，该技术能精准匹配氧气供需，在保证出水达标的前提下，成功将曝气能耗降低15%-30%。对于一个日处理10万吨的污水厂而言，这相当于每年节省电费数百万元。

03 精准加药，从“粗放”到“精打细算”

化学除磷和消毒是另一项成本与风险并存的环节。过去依赖人工经验或出水指标滞后反馈的加药方式，常导致药剂浪费或出水波动。

AI加药模型能够根据进水磷负荷、水质变化趋势，提前预测并给出最优加药量，实现前馈-反馈复合控制。这不仅能将药剂消耗降低10%-25%，还减少了因过量加药产生的化学污泥，实现了经济效益与环境效益的双赢。

04 预测性维护，终结“救火式”抢修

关键设备（如水泵、鼓风机）的突发故障可能导致工艺瘫痪，造成严重后果。AI预测性维护通过传感器持续采集设备振动、温度、电流等数据。

算法能从中捕捉到预示轴承磨损、叶轮不平衡等早期故障的微弱特征，从而在设备彻底损坏前数周甚至数月发出预警。这使运维模式从“定期检修”和“坏了再修”升级为“预测性维护”，平均可降低20%以上的维护成本，并保障生产连续性。

05 出水预警，水质超标的“先知”

部分关键水质指标（如总氮、总磷）的实验室检测耗时较长，等结果出来再调整工艺为时已晚。AI“软测量”技术利用易在线获取的参数，建立与难测指标的复杂映射关系。

这项技术可近乎实时地“预测”出水水质，并在超标风险发生前数小时发出预警，为操作人员赢得宝贵的干预时间，将被动应对转变为主动防御，极大降低了环境风险。

06 未来蓝图，从“厂内智能”到“系统智慧”

尽管AI在单点环节已取得显著成效，但其潜力远未耗尽。未来的升级将着眼于更广阔的系统和更深的协同，实现从“厂内智能”到“系统智慧”的跨越。

厂-网-河一体化智能调度是下一个高地。通过AI分析城市管网流量、气象数据及河道水位，可智能调度泵站与闸门，在减少城市内涝和溢流污染的同时，让污水厂进水更平稳，从源头优化运行。

构建覆盖预处理、生化、深度处理全流程的协同智能控制平台，将打破现有单点优化的局限。AI可以统筹调度整个工艺链，追求全厂级能耗和药耗最低，有望带来额外的5%-15%整体运行成本下降。

基于计算机视觉的识别技术，可自动监测二沉池污泥界面、浮渣泡沫，替代人工巡检。而数字孪生技术，则能在虚拟空间中完整复刻实体水厂，成为工艺优化、员工培训和升级改造方案预演的绝佳沙盘。

随着“双碳”目标推进，AI驱动的实时碳排放核算与优化系统也将成为标配。通过模型精确计算各环节的碳足迹，并自动寻优低碳运行策略，帮助污水厂在达标排放的同时，找到碳减排的最佳路径。

07 理性前行，跨越AI落地的鸿沟

AI在污水处理的深化应用仍面临现实挑战。高质量、连续的数据是智能的基础，而许多老厂的传感器覆盖不全或数据质量不佳。同时，既懂水务工艺又懂数据科学的复合型人才稀缺。

成功的关键在于采取务实路径：从痛点最突出、数据基础最好、投资回报最清晰的环节切入，例如优先实施智能曝气或智能加药。通过小步快跑、验证价值，在取得实际效益后，再逐步将经验与信心拓展至更复杂的全局优化。

未来已来的智慧污水厂，其控制中心可能空无一人。屏幕上的各项参数在AI的调配下自主平稳运行。对于这个传统行业而言，这场智能变革的终点，是实现人与技术的完美共舞，在可持续的循环中，守护每一滴水的清澈。

格林环保|25年专注水处理技术创新，是湖北省高新技术企业，通过ISO14001/45001双认证，拥有专利技术68项。如果您有污水处理需求或技术疑问，欢迎随时联系格林环保。