智能控制技术：AI 驱动精准曝气

智能控制技术：AI 驱动精准曝气

一、技术概述

1.AI 驱动精准曝气

一种融合物联网、大数据与人工智能技术的智能污水处理技术，通过 "预测 — 决策 — 执行 — 反馈"闭环控制架构，实现生化池曝气量的"供需动态平衡"，在保证处理效果的同时大幅降低能耗。

2.核心原理：

·   实时感知进水水质 (COD、氨氮、流量)、生化池状态 (DO、污泥浓度、温度),利用 AI 算法预测未来需氧量，提前调整曝气量.通过智能执行机构精确控制风量分配,形成闭环反馈，持续优化控制策略

二、核心技术与算法

1. 多源数据感知层

· 在线 DO 传感器 (精度 ±0.2mg/L) 实时监测溶解氧

· 水质传感器组 (COD、氨氮、总氮、pH)

· 流量与压力变送器

· 污泥浓度计与温度传感器

2. AI 算法决策层（核心）

（1）主流算法：

 

算法类型	应用场景	优势
LSTM 神经网络	进水负荷预测 (30 分钟)	捕捉时序特征，预测准确率 92%，响应时间≤5 分钟
ANFIS-PSO 模型	水质变化预测	融合模糊逻辑与神经网络，解决非线性问题
活性污泥模型 (ASM3)	需氧量预测 (1-2 小时)	基于生化反应动力学，精准计算微生物需氧量
模糊 PID 控制	实时调节曝气量	适应大时滞、非线性系统，比传统 PID 更稳定
XGB-Bi-LSTM	曝气效率优化	结合梯度提升与双向 LSTM，监测氧传递效率 (OTE)

（2）算法工作流程：

*数据预处理：清洗、特征提取 (CNN)、归一化

*多模型融合预测：机理模型 (ASM) 与数据模型 (LSTM) 互补

*决策优化：基于预测结果，生成最优曝气策略

*在线学习：模型定期校准 (ASM 每 1-3 月，LSTM 每月增量训练)

三、智能控制策略

"前馈 + 模型 + 反馈" 三位一体控制模式

1. 前馈控制（预判先行）

· 基于进水流量、COD、氨氮等参数提前计算基础曝气量

· 进水负荷突变时 (如 COD 增 30%)，提前 10 分钟增加曝气量，防止 DO 骤降

2. 模型预测控制（前瞻规划）

· ASM 模型预测未来 1-2 小时生化反应需氧量

· 滚动优化曝气量，适应水质渐变趋势

3. 反馈控制（精准微调）

· DO 反馈：实测值与设定值偏差通过 PID 调节

· 氨氮反馈：特殊工况下以氨氮去除率为控制目标

· 复合控制："DO 基础控制 + 氨氮修正"，兼顾效率与能耗

四、系统实现架构

1.硬件层：

· 智能曝气阀：集成压力传感器与 AI 芯片，响应时间 < 1 秒

· 变频鼓风机组：精确调节总供风量 (精度 ±2%)

· 电动调节阀：支管流量分配 (精度 ±5%)

· 边缘计算单元：嵌入式 AI 芯片实时解析数据

2.软件层：

· 智能控制平台：数据可视化、参数配置、报警管理

· 多策略控制引擎：DO 恒定模式、氨氮反馈模式、手动模式灵活切换

· 远程监控 APP：随时随地调整参数、查看运行状态

五、应用价值与效益

1. 能耗显著降低

· 曝气能耗降低 26%-50%(行业平均 30-40%)

· 某污水厂案例：月均节电 12 万度，节省电费 8.4 万元

2. 处理效果提升

· 溶解氧波动降低 60%，稳定性大幅提高

· 出水水质达标率提升 (尤其氨氮去除率提高 15-20%)

· 减少过曝气导致的活性污泥老化问题

3. 运维智能化

· 故障预警：提前发现设备异常 (如风机故障)，避免停机事故

· 远程监控：减少人工巡检，降低运维成本 30%+

· 智能报表：自动生成能耗分析、水质报告，辅助决策

4. "双碳" 贡献

· 单位处理水量能耗降低 35%，相当于减少同等规模碳排放

· 助力污水处理厂绿色低碳转型，支撑国家 "双碳" 战略

六、典型应用案例

案例 1：中铁城际智慧曝气系统

· 技术特点：LSTM+ASM3 双模型预测，自适应曝气阀

· 效果：曝气能耗降低 35%，溶解氧控制精度 ±0.2mg/L，出水稳定达标

案例 2：中交路桥精准曝气系统

· 技术特点：ANFIS-PSO + 模糊 PID，"前馈 + 模型 + 反馈" 三位一体

· 效果：某污水厂能耗降低 50%，处理效率提升 20%

案例 3：深圳水务智能曝气系统

· 技术特点：多策略控制 (DO 恒定 / 氨氮反馈)，智能 "大脑" 架构

· 效果：实现 "按需曝气"，能耗降低 30%，管理效率提升 50%

七、实施建议

1.前期评估：

能耗基线测试：评估现有曝气系统能耗与效率

· 水质波动分析：确定进水水质变化规律与波动范围

2.系统设计：

根据规模选择合适的传感器配置与控制架构

· 针对水质特点选择适配的算法组合 (LSTM+ASM 或 ANFIS+PID)

2.分步实施：

先部署数据感知层，积累 2-3 个月数据

· 再构建 AI 模型，进行离线训练与验证

· 最后接入执行设备，实现全闭环控制

3.持续优化：

建立模型定期更新机制，适应季节变化与工艺调整

· 设置在线学习开关，让系统自我进化

八、总结与展望

1.AI 驱动精准曝气代表着污水处理行业的智能化升级方向，通过数据赋能与智能决策，实现了从 "经验曝气" 到 "精准曝气"、从 "能耗大户" 到 "节能先锋" 的转变。

2.未来趋势：

· 强化学习 (RL) 应用：系统根据实时反馈自动调整策略，实现 "自我进化"

· 数字孪生技术：构建虚拟曝气池，预演不同工况下的最优策略

· 与光伏发电耦合：实现 "绿电 + 节能" 双重效益，打造零碳污水处理厂

3.行动建议：污水处理厂可从能耗诊断入手，评估实施精准曝气的可行性，通过分阶段投入，逐步构建智能化曝气系统，在提升处理效能的同时，为 "双碳" 目标贡献力量。