中鐵城際智能加藥系統通過AI算法驅動、多模態數據融合與智能硬件協同，解決了污水處理中藥劑投加不精準、能耗高、人工依賴強等難題，具體技術路徑如下：

一、核心技術方案

礬花圖像識別+水質參數聯動控制

部署防腐型工業相機實時拍攝礬花形態，通過CNN圖像處理算法提取礬花密度、粒徑等特征參數；結合濁度、pH、溫度等在線傳感器數據，利用LSTM神經網絡預測未來15-30分鐘水質變化趨勢，動態調整混凝劑（如PAC）基礎投加量；強化學習（RL）算法優化長期投藥策略，減少藥劑浪費（某污水廠應用后藥耗降低15%-20%）。

前饋-反饋雙閉環控制機制

前饋控制：基于進水流量、濁度等參數預測藥劑需求，提前調整投加量（如高濁度沖擊時自動增加絮凝劑）；反饋控制：通過實時監測出水水質（如COD、SS），利用PID算法動態修正投加量（誤差控制在3%以內）。

多藥劑協同與工藝優化

針對含油廢水等復雜場景，開發色度-PAC補償模型，聯動在線色度儀動態調節投加量（某工業項目改造后藥劑成本下降40%）；與曝氣系統、污泥處理系統聯動，實現曝氣量-藥劑投加-污泥回流的四級協同控制，綜合能耗降低25%。

二、關鍵技術突破

智能硬件升級

采用碳化硅計量泵，壽命從6個月延長至3年，耐腐蝕性提升3倍；防腐型設備設計（IP68防護），適應海水、高鹽廢水等極端環境。

AI算法迭代能力

滾動優化的神經網絡模型每15分鐘自動更新參數，適應水質突變；支持強化學習（DQN算法），通過試錯學習優化投藥策略（某案例藥耗降低28%）。

故障預警與低碳管理

提前7天預警設備故障（如加藥泵軸承磨損），減少非計劃停機損失；自動統計噸水藥耗碳排放，生成《減碳報告》（如PAC每kg對應0.28kg CO?）。

三、應用效果與優勢

指標                             傳統方式            中鐵城際系統                          提升效果

藥劑消耗成本    高（依賴人工經驗）    降低15%-28%    年節約超百萬（某鋼廠案例）    

出水水質達標率    95%左右    99.8%    減少罰款與環保風險    

人工運維強度    三班制6人    遠程無人值守（1人巡檢）    人力成本下降80%    

設備壽命    1-2年    3-5年    維護費用降低50%    

四、典型場景案例

工業廢水處理（河北某污水廠）

難題：碳源投加過量導致成本高，低溫期反應效率低；方案：AI預測COD/TP比值，動態調節碳源投加量，聯動鐵鹽投加模型；效果：藥耗成本下降28%，總氮穩定低于10mg/L。

雨季濁度沖擊應對（某自來水廠）

難題：暴雨導致原水濁度突增，傳統方式投加滯后；方案：LSTM預測濁度趨勢，提前切換混凝劑配方；效果：礬花沉降速度提升40%，出水濁度穩定達標。

中鐵城際智能加藥系統通過“感知-決策-執行”全鏈路智能化，將藥劑投加從“經驗驅動”升級為“數據驅動”，實現精準控制、降本增效與低碳運營，為污水處理行業提供了可復制的智慧化解決方案。