AI不释手（第3期）| 如何让污水处理拥有“超前预判”的能力

在城市污水处理领域，运营人员每天都在与一个巨大的“黑箱”博弈。当化验员检测出总氮超标时，超标其实早已发生——关键指标的化验耗时数小时，属于典型的“事后反馈”，等数据出来，最佳干预窗口早已错过。当老师傅凭经验投加除磷药剂时，进水水质的实时波动可能让这几分钟的决策变得不再精准——投加控制高度依赖人工经验，难以应对瞬息万变的水质水量变化，药耗成本与达标风险之间如同走钢丝。而当生化系统出现异常时，巨大的水力停留时间形成了复杂的非线性时空滞后，人工调控往往难以精准匹配系统状态，容易出现工艺波动。

这便是当前城市污水处理运营面临的三大核心痛点：

面对这些痛点，行业也曾尝试过基于机理的精确生物建模。但该路径存在建模投入大、对现场仪表依赖强、通用性差移植成本高等局限。对于监测基础薄弱的水厂而言，建模存在较大难度。

向存量数据要答案

那么，在不进行大规模硬件改造的前提下，如何让存量水厂也能拥有“超前预判”的能力？

公司研发团队给出的答案是：向数据要答案

每一座运行多年的水厂，都沉淀了海量的进出水、工艺及化验数据。这本身就是一座尚未被充分挖掘的“金山”。如何引入大模型等前沿技术，深度挖掘这些既有数据资产，研发低成本、轻依赖、高精度的智能预测工具，实现水质变化的超前预判与药剂投加的动态优化呢？团队聚焦除磷药剂精准投加与出水总氮浓度超前预警两大核心场景，构建了一套标准化工艺指标预测模型框架。

这套模型框架的核心思路并不复杂：它把进水水质、水量以及工艺运行参数这三类数据进行统一归集；对归集后的数据进行一致性检查与异常识别；自动剔除或修正异常数据；对清洗后的数据进行标准化整理，输出可供使用的质控结果。再通过时间编码让模型能够识别出水质变化的昼夜、季节等周期性规律。在算法设计上，团队采用了LSTM*与注意力机制相结合的架构——LSTM擅长记住历史数据中的长周期规律，注意力机制则帮助模型聚焦当前最关键的影响因素，两者配合让预测更精准。模型还集成了SHAP值分析工具*，能够量化每一个因素对预测结果的贡献程度。AI的决策就不再是一个说不清道不明的“黑箱”，而是每一步都有据可循，运营人员也能看得懂、信得过、敢使用。

LSTM*：一种擅长学习和记忆时间序列规律的神经网络

SHAP值分析工具*：一种解释模型预测结果的方法，可以量化每个因素对结果的影响程度

△ “大模型+小模型”支撑水处理工艺运行预测

两大核心场景

这套模型在实际工作中到底能做什么？

场景一：除磷药剂精准投加

模型基于过去3小时的高频数据，滚动预测未来15分钟的最优投药量。这意味着，系统能够预判水质变化，提前调整药量，实现动态精准调控，彻底告别“凭感觉加药”的时代。

在实际应用中，系统支持一键生成未来时段加药量预测报告，自动完成数据趋势研判、历史数据对标及异常波动识别，并形成综合分析结论。界面右侧看板实时呈现进出水水量、水质及药剂投加量核心指标，通过比对实际出水总磷浓度与控制目标值、实际加药量与模型预测值的偏差，直观量化模型预测效果，为稳定达标与精细化运行提供闭环支撑。

场景二：总氮浓度超前预警

该模型架构具备极强的复用性与敏捷部署能力。在新厂区应用时，仅需切换数据源并进行迁移训练，相比传统从零开发的模式，可节省80%的工作量。在同等数据质量下，单厂区模型的训练与调优周期缩短至3-5天。一套成熟的智能运营能力可以实现快速复制与规模化推广。

在具体应用中，将总氮关联工艺指标进行数据清理、异常数据剔除等数据质量控制，大模型将该数据作为输入参数，通过大模型实时预测未来时段的总氮水质，预测时间可自行设定。预测页面同时展示与总氮预测强关联指标并给出权重相关性。预测结果可与各项实时参数进行联合分析，同时支持对预测值及历史运行数据的展示与导出。