中鐵城際在污水廠的智慧曝氣控制系統通過多層級動態控制、智能算法優化與硬件協同，實現了曝氣量的精準調控，顯著提升污水處理效率并降低能耗。以下從技術原理、核心方案、應用案例及經濟效益四方面展開說明：

一、技術原理與核心組成

動態控制模型

前饋補償：基于進水流量、COD、氨氮等信號預測需氧量（如進水流量增10%，DO需求提升15%），提前調整曝氣量。反饋調節：通過溶解氧（DO）傳感器實時監測數據，調節支管閥門開度（精度±0.2 mg/L），并聯動鼓風機總風量實現全局優化。前饋-反饋復合控制：模型預測控制（MPC）：基于活性污泥數學模型（ASM），預測未來1-2小時DO需求，滾動優化曝氣量，某廠能耗降低18%。

智能算法驅動

LSTM神經網絡：預測未來30分鐘進水負荷，響應時間縮短至5分鐘，應對暴雨等突增負荷。強化學習（RL）：以“能耗+達標率”為獎勵函數，長期運行能耗降低20%以上。

硬件協同優化

磁懸浮鼓風機：風量調節范圍30%-100%，毫秒級響應，某廠年節電120萬度?？勺兛灼貧馄鳎貉蹀D移效率≥25%，支持分區配氣（如好氧段DO 2-3 mg/L，缺氧段≤0.5 mg/L）。

二、核心控制策略

多層級動態調節

三級控制架構：前饋設定：根據進水負荷設定初始DO目標值（如好氧區DO=2.0 mg/L）。局部反饋：通過好氧區在線DO儀調節支管閥門開度。全局優化：聯動鼓風機總風量，平衡全系統曝氣需求。

多級AO池耦合控制

缺氧-好氧工段動態平衡：監測缺氧池DO（0.5 mg/L）和碳源投加量，動態調整回流比（R=50%-100%），總氮去除率從75%提升至90%。

動態配氣策略

分區閥門控制：根據曝氣池不同區域需氧量差異分級供氣，溶解氧控制精度達±0.2 mg/L。

三、典型應用案例

案例1：某5萬m3/d污水廠改造

技術應用：前饋-反饋復合控制+MPC算法+磁懸浮鼓風機。效果：溶解氧波動幅度降低60%，曝氣能耗下降14%；出水COD達標率從95%提升至99.5%，年節省電費89.7萬元。

案例2：廣東省某多級AO工藝污水廠

技術應用：級聯預測控制算法+LSTM神經網絡+磁懸浮鼓風機聯動。效果：總氮去除率提升15%，碳源浪費減少25%；年碳減排量1.2萬噸CO?-eq，獲政府補貼300萬元。

案例3：高波動進水場景應對

技術應用：LSTM預測進水負荷+自適應PID調節。效果：暴雨期間溶解氧波動從±1.2 mg/L降至±0.5 mg/L，恢復時間縮短60%。

四、經濟效益與政策收益

直接成本節約

電費降低：曝氣能耗降幅20%-35%（某廠噸水電耗從0.65降至0.42 kWh）。藥劑節?。禾荚赐都恿繙p少25%，年節省成本超200萬元。

間接收益提升

合規收益：出水達標率提高至99.5%，規避環保罰款；資源化收益：中水回用替代新鮮水，年節省水費1000萬元。

政策紅利

碳交易收益：某項目年碳減排量1.2萬噸，獲收益60萬元；政府補貼：符合《城鎮水務2035規劃》項目可獲最高30%設備投資補貼。

投資回報

典型項目：5萬m3/d污水廠總投資800萬元，年凈收益350萬元，回收期2.3年。

五、技術優勢總結

精準性：溶解氧控制精度±0.2 mg/L（傳統系統±0.5 mg/L），工藝穩定性提升60%。智能化：LSTM預測與邊緣計算技術，使系統具備自適應學習能力。經濟性：投資回收期縮短至2-3年，噸水處理成本降低0.2-0.3元。低碳性：單位碳排減少20%-30%，符合國際低碳標準。

六、未來發展方向

數字孿生技術：構建曝氣池三維虛擬模型，模擬不同工況下的DO分布，優化控制參數。5G+AI融合：通過5G網關實現多廠聯動控制，AI算法自動校準儀表數據。輕量化部署：開發邊緣端TinyML模型，適配中小型污水廠低算力需求，改造成本降低50%。

總結

中鐵城際的智慧曝氣控制系統通過“動態模型+智能算法+硬件協同”三重創新，在多個污水廠實現曝氣能耗降低14%-35%、出水水質達標率提升至99.5%以上的顯著效果。其技術路徑為高波動性進水場景下的污水處理提供了可復制的智能化解決方案，助力行業向低碳、高效方向轉型。