1. 建設背景

在凈水處理過程中，藥劑投加是確保水質達標的關鍵環節之一。然而，目前許多凈水廠仍采用傳統的藥劑投加方式，即通過人工經驗或簡單的控制算法進行藥劑投加，這種方式存在投加量不準確、響應速度慢、資源浪費等問題。因此，開發和應用智能加藥系統，通過AI算法實現更精準、更高效的藥劑投加，已成為當前凈水廠技術升級的重要方向。在國際上，智能加藥系統的研發和應用已相對成熟。許多發達國家通過采用先進的傳感器技術、云計算、大數據分析和AI算法等，實現了凈水廠藥劑投加的智能化、自動化管理。這些系統能夠根據水質實時監測數據，自動調整藥劑投加量，確保水質穩定達標，同時降低藥劑消耗和運行成本。此外，國外一些凈水廠還通過引入物聯網技術，實現了遠程監控和管理，進一步提高了凈水廠的運行效率和管理水平。

未來，智能加藥系統將繼續向更高精度、更高效率的方向發展，并隨著環保政策的不斷加嚴以及人們對水質要求的不斷提高，智能加藥系統的需求將越來越迫切。一方面，隨著傳感器技術、數據傳輸技術的不斷進步，系統對水質參數的監測將更加準確、實時；另一方面，隨著AI技術的不斷發展，系統將能夠更準確地預測水質變化趨勢，實現更精準的藥劑投加控制。同時，隨著物聯網技術的不斷發展，智能加藥系統將實現與凈水廠其他設備的互聯互通，形成智能化的凈水處理系統，提高整個凈水廠的運行效率和管理水平。

公司旨在建立并使用混凝加藥計算模型進行加藥量控制。前期可通過經驗或計算積累運行數據，條件成熟時采用人工智能算法。根據進水流量、進水水質等因素，在線實時計算沉淀池實際所需加藥量；將實際所需加藥量傳輸給加藥控制系統，調整計量泵的頻率或閥門開度，控制加藥量的投加。

2. 建設目標

(1) 總體目標：

通過深度學習算法改進傳統加藥控制技術，采用數據模型、機理模型、視覺智能等技術，建立前饋+反饋+礬花識別控制模型，實現加礬過程的智能化控制，提升加藥控制精準度和出水指標平穩性，并在異常水質情況下提供有效控制方案，盡可能保障出水水質達標。

(2) 功能目標：

智能加藥系統建設后，將圍繞以下目標實現效益和性能的全面提升：

1）沉后水的水質指標平穩，避免大幅波動。

2）當原水水質發生變化時，系統會通過雙模型動態優化機制（基于數據驅動的正常范圍模型與基于機理模擬的水質異常模型）自動選擇最佳預測模型，從而計算出最優加藥劑量，確保出水水質穩定達標。

3）同樣工控下對比，智能加藥應比人工加藥明顯節省藥量。

4）出水水質穩定性、節省藥量指標、模型的適配性，具有明確可操作的方法進行長期改進提升。

(3) 核心指標：

藥耗節省10%-20%；

人工干預和控制加藥的時間減少50%；

提高沉后水濁度穩定性，水質突變情況下仍能保證出水水質達標。

3. 系統詳細介紹

附件：自來水廠AI智能加藥及礬花識別系統解決方案.pdf

4. 代表性及推廣價值

4.1. 核心技術及代表性

基于機理的混合模型，解決異常水質無樣本少樣本的建模難問題，為水質突變情況下提供控制策略；

預測模型前饋+雙重反饋的機制解決加藥系統非線性、強滯后的問題；

針對多產線的場景實現智能控制；

智能算法平臺構建，遷移學習，滿足新建水廠投運時缺乏批量樣本的情況，只需一個月的數據監測即可投運；

礬花識別系統在預測模型前饋+雙重反饋基礎上進一步縮短反饋鏈路，提升藥劑投加精準性。

前饋+反饋系統既可以獨立運行，也可以集成礬花識別系統，滿足不同應用場景需要。

4.2. 推廣價值

智能加藥系統上線后，對于絮凝加藥和消毒藥劑投加有顯著的改善效果。

首先，通過精準預測控制，在保證沉淀池出水濁度滿足內控標準的前提下， 降低混凝劑的投加量，一般可節約藥耗5％~20％，具體節省藥耗需要結合工程分析測算。

其次，提升顯著加藥的平穩性，在水質變化不可控的情況下，通過預測和預處理，以及加藥策略的連續性，減少藥劑投加量的頻繁波動，出水水質變化明顯更為平穩。

再者，對于異常的進水水質情況下，通過機理建模和混合建模，滿足缺樣本和少樣本的異常情況下的加藥量建議指導，為生產運行提供指導意見。

智能加藥系統在保證沉淀池出水合格率穩定控制的前提下，進一步減輕后續工藝的運行負荷，使得濾池的運行周期翻倍延長，消毒劑用量降低。

除了藥劑的成本下降外，工人的勞動負荷也隨之下降。減少人員現場加藥監視和巡檢，有效避免了夜間及惡劣天氣上水池查看情況。

系統的抗沖擊能力能夠很好的承載水廠的最高峰和最低峰水量變化較大的這一實際情況，有效保證了出水的達標率。