01
排水処理分野で使用される。
AIのエージェント。
人工知能技術と水処理の深い統合の産物は、単一の予測モデルを超えて、知覚、分析、意思決定、実行、学習の進化的能力を備えたインテリジェントシステムであり、下水処理場の“仮想運用専門家”または“自律的な意思決定脳とみなすことができます”。
1.グローバルセンシングとデータ融合
マルチソースデータアクセス： リアルタイム統合SCADA、水質オンライン計器（COD、アンモニア窒素、DO、pHなど）、流量計、汚泥濃度計、気象ステーション、パイプネットワーク圧力センサ、設備状態監視データ。
IoTエッジコンピューティング： デバイス側でデータを前処理し、伝送遅延を低減し、異常水質などの重要な指標に対するミリ秒レベルの応答を実現します。
2.知的認知と診断
リアルタイムの水質/水量予測： LSTM、Transformerなどのモデルに基づいて、今後数時間にわたる主要指標の変化をローリング予測します。
プロセス状態評価： 活性汚泥活性、硝化/脱硝効率、沈殿池沈降状態を特定する。
3.
リアル タイム 制御 ポリシー 生成 ：
曝 気 量 最適 化 ： 送 風 機 周波 数を 、 入 水 負 荷 、 DO 、 アン モ ニア 窒 素 予測 に応じて 動 的に 調整 する 。
イン テ リ ジェ ント 投 薬 ： リン 負 荷 予測 に基づく り ん 負 荷 予測 、 り ん 負 荷 予測 、 り ん 負 荷 予測 に基づく り ん 負 荷 予測ML SS状態 精 密 制御 除 リン 剤 / 炭素 源 の 添 加 。
還 流 比 調 節 ： 硝 酸 窒 素 濃 度の 結合 、汚 泥 沈 降 率内部 / 外 部 還 流 を 最適 化 します 。
緊急 事態 プラン の 自動 トリ ガー ： 豪 雨 が 来る 前に 生 化 池 の 水 位 を 予 降 し 、 高 負 荷 の 衝撃 時には 予 備 換 気 ユニ ットを 起動 する 。
水 の 質 、 水 量の セット
予測 モデル
下 水 処理 の 水 質 · 水 量 予測 モデルは 技術 的 ツール である だけでなく 、 連 結 している“データ - 決定 - 実行”の ブリ ッジ ：
データの 価値を 掘 り 下げ ることによって 、 下 水 処理 システムの 効率 と 安定 性を 向上 させ 、 環境 管理 、 資源 最適 化 、 イン テ リ ジェ ント な 変革 に 科学的 サポート を提供 できます 。今後 、 モデ ルの 精 度と リアル タイ ムの 向上 により 、 低 炭素 化 、 資源 化 下 水 処理 シナ リオ における その 役割 は より 顕著 になるでしょう 。
4. 支撑污水处理厂规划与设计
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.
重要 設備 （ 送 風 機 、 昇 降 ポン プ 、 還 流 ポン プ 、 攪拌 機 、 脱 水 機 ） の 運転 状態 、 負 荷 率 、 効率 を 監視 する 。
非 効率 な 稼 働 デバイス の 特定 （ 例“大 馬 車”、 設備 の 老 朽 化 、 最適 作業 条件 点 からの 逸 脱 ） 。
機器 の メン テナ ンス 、 交換 、 改 造 の 助言 を行う 。
2.
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：
目標：プロセス要件（流量、液面）を満たし、水力衝撃を回避することを前提として、ピークをカットして谷を埋める（谷の電気を利用する）、バランスのとれた運転、ポンプのエネルギー消費量を削減する。
エアレーションシステムの最適制御：
リアルタイムの流入負荷、DO、アンモニア/窒素のオンラインデータに基づき、予測モデル（MLベースの負荷予測など）と組み合わせて、ブロワーの風量/圧力とエアレーションバルブの開度を動的に調整します。
目的：硝化効果（排水アンモニア窒素基準）と脱硝に必要な低酸素環境を確保することを前提に、曝気エネルギー消費量を最小限に抑える。
04
高度にインテリジェントなセット
ドラッグシステムの導入
Fyhoneインテリジェント薬物添加システムは、センサーのリアルタイムモニタリング、インテリジェントアルゴリズム演算、自動化された機器制御を通じて、水処理薬（凝固剤、凝集剤、消毒剤など）の正確な投与を実現する統合システムです。
