01
一款應用於污水處理領域的
ai智能體
人工智慧技術與水處理深度融合的產物，它超越了單一預測模型，是一個具備感知、分析、決策、執行和學習進化能力的智能系統，可視為污水處理廠的“虛擬操作專家”或“自主決策大腦”。
1.全域感知與數據融合
多源數據接入： 實時整合scada、水質在線儀表（cod、氨氮、do、ph等）、流量計、污泥濃度儀、氣象站、管網壓力傳感器、設備狀態監測數據。
物聯網邊緣計算： 在設備端預處理數據，降低傳輸延遲，實現關鍵指標（如異常水質）的毫秒級響應。
2.智能認知與診斷
實時水質/水量預測： 基於lstm、transformer等模型，滾動預測未來數小時的關鍵指標變化。
工藝狀態評估： 識別生化池活性污泥活性、硝化/反硝化效率、沉澱池沉降狀態。
3.自主決策與優化控制
實時控制策略生成：
曝氣量優化：根據進水負荷、do、氨氮預測動態調整鼓風機頻率。
智能加藥：基於磷負荷預測、mlss狀態精準控制除磷劑/碳源投加。
回流比調節：結合硝態氮濃度、污泥沉降比優化內/外回流。
應急預案自動觸發： 暴雨來臨前預降生化池水位，高負荷衝擊時啟動備用曝氣單元。
一套水分、水量
預測模型
水處理水質，水量預測模型不僅僅是技術工具，更是連接數據 - 決策 - 執行的橫樑：
通過數據價值，它可以提高污水處理系統的效率和穩定性，並為環境管理、資源優化和智能化轉型提供科學支持。未来，随着模型精度与实时性的提升，其在低碳化、资源化污水处理场景中的作用将更加显著。
4.支持水處理廠規劃與設計
03
一套能耗
管理及优化系统
通过智能化技术与管理策略，对污水处理全流程（预处理、生物处理、深度处理、污泥处置等）的能源消耗进行实时监控、分析优化及精准调控。
1.设备运行效率评估与优化：
监测关键设备（鼓风机、提升泵、回流泵、搅拌器、脱水机）的运行状态、负载率、效率。
识别低效运行设备（如“大马拉小车”、设备老化、偏离最佳工况点）。
提供设备维护、更换或改造建议。
2.智能优化控制：
加药优化控制：
基于进水水质（TP、SS）、过程参数和出水目标，优化混凝剂、絮凝剂、碳源等的投加量。
目标：在保证除磷/脱氮效果和污泥沉降性的前提下，最小化药剂成本和加药泵能耗。
泵站优化调度：
根據進水流量監測，電價分信號，管網液體，優化提升泵，回流泵，余泵的停止和頻率。
目標：在滿足工藝要求（流量、水位）和避免水力衝擊的前置下，實現尖峰（使用電力），平衡運行，降低泵送能量。
通風系統優化控制：
In this paper，we study the relationship between the mechanism of the mechanism of the mechanism and the mechanism of the mechanism of the mechanism of the mechanism of the mechanism.
目標：在保證臭氧化效果（流出氮達標）和反臭氧化所需氧環境的前置下，最小化臭氧能量。
04
一套高度智能化
加藥系統
Fyhone智能加藥系統是通過傳感器實時監測、智能算法運行以及自動化設備控制，實現水處理藥劑（如混凝劑、絮凝劑、消毒劑等）精準加藥的集成化系統。
