污水处理厂智能控制系统：技术路线、工程实践与效益分析

摘要：本文以川源（中国）机械有限公司子公司浙江川研环境科技有限公司智慧水务项目案例的实际运行数据为基础，从技术架构、部署模式和经济效益三个方面，梳理污水处理厂智能控制系统的工程实践。分析不同规模、不同工艺条件下智能控制系统的适用场景与实施效果，为水务企业的技术选型决策提供参考。

一、行业背景与核心问题

污水处理厂的运行控制长期依赖人工经验，在以下四个环节存在较为普遍的效率损失：

• 曝气控制：鼓风曝气系统通常占全厂电耗的30%-50%。人工调节模式下，运行人员倾向于将溶解氧（DO）设定值维持在较高水平以确保出水达标，这种保守策略导致大量无效曝气。

• 药剂投加：碳源和除磷剂的投加量通常依据进水流量和经验比例估算，缺乏对水质实时变化的动态响应。当进水浓度波动时，固定比例投加既可能在低负荷时造成浪费，也可能在高负荷时投加不足。

• 人员依赖：工艺调控的知识和经验集中于少数资深运行人员，人员变动直接影响运行稳定性。不同班组之间操作习惯差异明显，缺乏标准化的控制策略。

• 设备协同：风机、阀门、提升泵、回流泵等设备通常独立控制，缺乏基于工艺目标的系统级协同。多组设备并行运行时，难以保证各单元均运行在高效区间。

智能控制系统的目标，是以可验证的方式在上述环节实现从经验驱动到数据驱动的转变。

二、技术架构的评估维度

2.1 部署架构：与既有系统的关系

在污水厂实施智能控制改造，首先面临的是与既有自控系统的衔接问题。目前行业内存在两种主要技术路线。

路线一：独立叠加式部署。在原有SCADA系统之外增设智能控制层，通过标准工业协议（如Modbus TCP、S7）与PLC通讯，不修改原有控制程序和安全联锁逻辑。原有自控系统与智能控制系统两套系统独立部署，可以自由切换两个系统，当智能控制系统识别或出现异常时可自动切回原系统，有效保证水厂控制的可靠性和安全性。同时，改造施工期间不需要停产，仍可利用原有控制系统进行控制。

路线二：嵌入式替换。将智能控制逻辑直接嵌入底层控制系统，对原有PLC程序进行修改或替换。该方案集成度更高，虽然改造工期相对较短，但改造期间需要停产或降负荷运行，可靠性及安全性欠缺，一旦智能控制系统出现问题，整体控制就有崩溃的风险。

对于一般的污水厂，尽量选择路线一，能够最大限度的保障控制系统的可靠性和安全性。

2.2 系统覆盖面：从单点控制到全链路闭环

智能控制系统的实际效果，不仅仅取决于智能控制模型算法，更在于从仪表数据采集到设备执行的每个环节是否协同。完整的系统应覆盖四个层面：

• 仪表层：在线仪表的精度和可靠性是控制的基础。智能控制系统需要能够识别仪表的异常值，并通过缺失值插补和噪声滤波等方式对仪表数据进行一定的预处理，以降低数据质量问题对模型计算的扰动。

• 模型层：计算模型是控制决策的核心。目前针对污水处理控制，建议采用ASM（Activated Sludge Model）系列机理模型计算+污水厂运行经验控制+实时纠偏的方式，其优势在于既利用了机理模型物理意义明确、可解释性强的优势，同时结合了水厂已经验证过的运行经验，并在出现偏差时能够进行实时纠偏，从而有较好的控制效果。机理模型参数率定也需结合具体水厂的历史运行数据、工艺专家经验进行率定，而非直接套用默认值。同时应预设多种应急工况的控制策略，确保生产安全。

• 控制层：将模型输出转化为设备可执行的指令，实时的需气量、加药量计算准确度很重要，但如何让设备准确输出这个量更重要。这就需要涉及多设备、多池体廊道的控制逻辑设计。例如，在多个并联生物池共用一套鼓风机的场景下，在调整鼓风机气量的同时，需根据各池的DO变化情况，进行不同分区的阀门开度调节，来保证配气量的均匀和准确。

• 设备层：包括设备选型优化建议和运行状态管理。通过分析设备运行数据，识别效率衰减、异常磨损等趋势，为维护计划提供决策支持。

四个层面的完整闭环，是保证系统投运后持续产生效益的前提。若其中某一环节缺失——例如仅提供软件而不参与现场调试，或仪表数据质量差但未做预处理——即使模型算法本身先进，最终运行效果也会受到显著影响。

2.3 算法架构：单模型与多模型协同

智能控制算法有多种技术路线，各自适用场景不同：

单一模型在稳态工况下表现良好，但实际污水厂进水水量水质波动频繁、季节性变化明显，且设备状态随时间衰减。采用「机理计算+运行经验修正+实时反馈纠偏」的多模型协同架构，在应对复杂工况时具有更稳定的表现。其中：机理模型提供工艺计算基准，运行经验提供针对该厂具体特性的参数修正，实时反馈机制根据出水水质和目标偏差进行动态调整。

多模型协同架构图

三、项目运行数据

3.1 四川德阳市某污水厂——全流程自动化改造

投运后运行指标：

该案例说明，即使是处理规模较小的污水厂（500m³/d），全流程自动化改造仍可产生可量化的经济效益。

3.2 广东中山市某污水厂——精确曝气系统

系统投运后，曝气控制完全由系统自动执行，根据进水水质水量、过程水质数据实时计算所需曝气量，自动调节鼓风机频率和阀门开度，并通过出水水质数据滚动优化控制参数。预计在出水达标基础上，实现10%以上节能效果。

3.3 广西南宁市某净水厂——大规模精确曝气

该厂进水水量波动较大，长期超负荷运行，且内回流量因前期施工问题无法满足设计值。厂内通过控制DO来降低碳源投加以满足TN达标要求，但12个DO控制区的人工调节工作量极大。

系统投运后实现自动调控风机风量及阀门开度，在进水冲击条件下保持DO稳定，鼓风机运行能耗降低约10%。

3.4 四川攀枝花市某污水厂——智能加药控制

系统自动采集进水数据和反馈数据，结合工艺及设备历史数据，通过人工学习方法建立控制模型，实现加药泵的全自动精准调节。投运后，在出水水质稳定达标的前提下，除磷剂消耗量相较于人工控制阶段降低17.2%。

四、经济效益分析

4.1 影响节能效果的因素

污水厂曝气系统能耗受以下四类因素综合影响：

• 工艺特性：在AA0+MBR工艺中，MBR池一般都采取过度曝气的方式来保证MBR池的过膜压差，从而在内回流过程中会携带的大量的溶解氧进入好氧池，会降低好氧池的曝气要求，风机在好氧池供气量会骤减，这样即使用智能控制的方式，节能量也会十分有限。

• 进出水条件：进出水条件如变化不大，日常基本无需调节，可以用固定曝气量的方式来进行曝气。在这种情况下，即使利用智能控制的方式，日常调节频次也十分有限，节能效果也有限。

• 设备系统：风机机型、运行年限的匹配度决定实际运行效率。例如某些水厂进水量未达到设计规模，风机选型按照设计规模进行选型，导致日常曝气量即使用最小气量仍然处于过曝的情况，这种情况下，即使用智能控制，也难以起到节能的效果。

• 运行控制：水厂日常运行精度精细化程度越高，曝气量的实际值越接近理论值，存在的节能空间就越小，反之就越大。有些水厂运行人员倾向于保守设定，用较大的曝气量来保证出水达标，造成冗余曝气。这种情况下，利用智能控制系统通过实时计算、动态调节，消除这一冗余，就会有较好的节能效果。

4.2 智能控制系统投入产出收益

系统的投入产出收益由两个变量决定：

• 初始投入：主要取决于水厂体量、工艺流程复杂度和设备工况。规模越大、工艺越复杂、设备越旧，改造成本越高。但规模效应使得单位处理能力的改造成本随规模增大而递减。

• 智能控制系统建成后收益：主要取决于水厂规模、现有运维的精细化程度、进水水质波动程度以及能源费用有关。一般情况下水厂规模越大，现有运维的精细化程度越低、进水水质波动程度越高、能源费用越高采用智能控制带来的节能收益以及水质稳定达标收益越高。根据目前的项目情况，一般曝气节能在8%左右，节药量在15%左右。

五、实施中需关注的若干问题

5.1 智能控制与基础运维的关系

智能控制系统本质上是工艺控制的精细化工具，其功能边界是运行参数的自动计算与执行。仪表校准、设备维护、日常巡检等基础运维工作仍是系统正常运行的前提条件。仪表测量偏差或设备故障若未被及时处理，控制系统的计算输出将失去实际意义。在实际实施过程中，建议将智能控制与设备管理系统协同规划，在保证基础运维及仪表、设备稳定准确运行前提下，才能建立「仪表校验→数据清洗→模型计算→设备执行→效果验证」的闭环流程。

5.2 软件交付与现场调试的区分

智能控制系统与通用软件产品的一个关键区别在于：前者是一个包含仪表、模型、控制系统以及设备的系统，必须针对具体水厂进行建立。例如，即使基于同一套模型算法，在不同水厂的应用都要考虑具体水厂的工况、控制系统以及设备的差异，从而选取不同的参数。因此，智能控制系统是否能够起到预期的作用，主要取决于现场调试的深度——包括历史运行数据的质量分析、工艺参数的逐一校核、季节性工况的模拟测试等。在评估供应商时，其对最终运行效果的承诺范围和调试资源配置，是比算法理论指标更实际的判断依据。

5.3 适用情况的判断

不是每一座水厂都适合采用智能控制。在决定是否采用智能控制前需要确定智能控制的控制目标，并考虑水厂的人员配置水平、运行管理精细化程度、仪表设备以及控制系统的具体情况、基于工艺计算的理论节能空间，否则很难达到预期的控制目标。

六、结语

污水处理厂智能控制系统的技术选型，本质上是在安全性、完整性和经济性之间寻找平衡。技术架构的工程可行性、系统覆盖面的完整性、算法对复杂工况的适应性，以及投资回报的可预期性，构成了评估决策的四个关键维度。

随着在线仪表精度提升、工业互联网基础设施完善以及运行数据积累，污水厂智能控制正在从示范应用走向规模化推广。对于水务企业而言，在充分了解自身运行现状和改造条件的基础上，选择经过实际工程验证的技术方案，有助于降低决策风险，确保改造投入产生可量化的回报。

注：各项目运行条件、工艺参数和当地成本结构存在差异，文中数据仅供参考，具体项目的预期效果需结合实际条件评估。