引言：破解波动性难题的智能控制

水厂来水水质与流量的剧烈波动是水处理行业长期面临的挑战。传统加药依赖人工经验判断，存在滞后性大、精度低、药剂浪费等问题。随着物联网、机器视觉与人工智能技术的突破，新一代智能加药系统通过“前馈补偿+模型反馈”双闭环控制模式，结合矾花特征识别、机器学习算法与多场景动态优化策略，实现了从“经验驱动”向“数据驱动”的跨越式升级，在城乡污水厂、高铁站点等复杂场景中展现出显著效益。

1. 前馈补偿控制

系统通过实时采集原水流量、浊度、pH值、SS负荷等参数，结合进水波动预测模型（如周期性流量变化、污染物浓度趋势），动态调整加药量预判值。例如，某高铁污水站针对每小时±15%的流量波动，利用前馈算法将加药响应时间缩短至30秒，有效抵消进水冲击负荷。

2. 模型反馈优化

（1）矾花特征智能识别：采用机器视觉技术，通过高速摄像头捕捉絮凝池矾花动态，利用阈值分割技术进行图像二值化处理，结合卷积神经网络（CNN）提取矾花粒径、密度、形态等18项特征参数，建立与混凝效果的量化关系。

（2）机器学习建模：将矾花特征、水质数据（COD、氨氮、TP等）与PAC/PAM投加量进行多变量耦合分析，通过随机森林、LSTM等算法构建动态加药模型。赵县污水厂应用后，模型自主学习不同季节水质变化规律，药剂投加精度提升40%，出水稳定在5mg/L以下。

3. 安全冗余设计

系统设置三级安全策略：当出水超限（如>8mg/L）、异常或设备故障时，自动切换至应急模式，联动调节中和药剂投加或触发报警机制，保障水质绝对达标。

中铁城际保山市施甸县村镇污水工程覆盖4镇73个自然村，面对设施分散、水质差异大的难题，构建了“云-边端”协同的智慧水务平台：

感知层：部署236台智能仪表（浊度计、计、流量计等），实时采集农户、管网、处理站数据；

边缘层：通过5G边缘计算网关实现本地化数据处理，降低传输延迟；

平台层：云端算法整合气象数据、用水规律，建立区域水质预测模型，动态优化加药策略。

系统通过YOLOv5算法实时监测矾花状态，当检测到矾花平均粒径<50μm时，自动增加PAC投加量，使絮凝剂利用率提升33%。平台还集成视频监控、设备健康诊断等功能，实现26个行政村处理设施的“一屏统管”。

某高铁污水站针对客流量峰谷差异大、水质瞬时波动频繁的特点，设计“双闭环智能预警”系统：

精准配药：草酸干粉经称重模块与清水按0.5%浓度误差精准混合，溶解箱内搅拌强度与投加流量智能联动；

动态寻优：基于早晚高峰排水规律（如7:00-9:00流量激增70%），机器学习模型提前小时预测加药需求，避免水质波动；

效益提升：系统投运后，药剂单耗降低0.28kg/m³，年节约成本超120万元，出水达标率从89%跃升至99.6%。

智能加药系统的多场景成功应用证明：

经济效益：药剂节约20%-35%，人工成本降低50%以上；

生态效益：出水稳定性提升，减少药剂过量投加引发的二次污染；

管理革新：推动水厂从“经验运维”向“智慧决策”转型。

未来，随着数字孪生、强化学习等技术的融合，加药系统将实现全工艺流程的自适应优化，为“双碳”目标下的水务行业提供核心支撑。

在中铁城际规划建设有限公司的创新实践中，智能加药系统正以"数据算法"重构水处理工艺边界。从村镇污水治理到高铁枢纽水循环系统建设，这项技术突破不仅是工艺装备的迭代升级，更标志着中铁城际在水务管理领域实现了认知革命——通过构建数字化管控平台，让水质波动可预测、工艺决策可量化、治理效果可闭环，最终在重大基建项目中打造出绿色、低碳、高效的水环境治理新范式，为现代化交通枢纽的生态化建设提供了创新解决方案。