01
一款应用于污水处理领域的
AI智能体
人工智能技术与水处理深度融合的产物，它超越了单一预测模型，是一个具备感知、分析、决策、执行和学习进化能力的智能系统，可视为污水处理厂的“虚拟操作专家”或“自主决策大脑”。
1.全域感知与数据融合
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多源数据接入： 实时整合SCADA、水质在线仪表（COD、氨氮、DO、pH等）、流量计、污泥浓度仪、气象站、管网压力传感器、设备状态监测数据。
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物联网边缘计算： 在设备端预处理数据，降低传输延迟，实现关键指标（如异常水质）的毫秒级响应。
2.智能认知与诊断
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实时水质/水量预测： 基于LSTM、Transformer等模型，滚动预测未来数小时的关键指标变化。
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工艺状态评估： 识别生化池活性污泥活性、硝化/反硝化效率、沉淀池沉降状态。
3.自主决策与优化控制
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实时控制策略生成：
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曝气量优化：根据进水负荷、DO、氨氮预测动态调整鼓风机频率。
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智能加药：基于磷负荷预测、MLSS状态精准控制除磷剂/碳源投加。
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回流比调节：结合硝态氮浓度、污泥沉降比优化内/外回流。
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应急预案自动触发： 暴雨来临前预降生化池水位，高负荷冲击时启动备用曝气单元。
一套水质、水量
预测模型
污水处理水质、水量预测模型不仅是技术工具，更是连接 “数据 - 决策 - 执行” 的桥梁：
通过挖掘数据价值，它既能提升污水处理系统的效率与稳定性，又能为环境管理、资源优化和智慧化转型提供科学支撑。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。
1. 精准调控处理参数
- 通过预测进水水质（如 COD、氨氮浓度）和水量，提前调整曝气池的曝气量、污泥回流比等工艺参数，确保处理效果稳定达标。
2. 预防水质超标风险
- 提前预测水质异常（如COD、Bod、氨氮、总磷、总氮），触发应急响应机制（如投加化学药剂、切换处理流程）。
3. 优化能耗与药剂投加
- 根据水量预测结果动态调整设备运行台数（如鼓风机、污泥泵），根据水质预测结果精准投加絮凝剂、消毒剂等，降低运行成本。
4.支撑污水处理厂规划与设计
- 新建污水处理厂时，基于历史水量数据和区域发展规划（如人口增长、工业扩张），利用回归模型或时间序列模型预测未来 5-10 年的水量需求，避免设计规模过大或不足。
- 结合水质预测结果（如高浓度工业废水占比），优化处理工艺选型（如是否增设厌氧处理单元），或规划管网收集系统的管径与走向。
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。
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降低单位水处理能耗（如吨水能耗降低 10%-30%） -
提升能源利用效率（如曝气、搅拌等设备能耗占比优化） -
实现能耗数据可视化与动态管理 -
结合工艺特性实现节能与处理效果的平衡
1.设备运行效率评估与优化：
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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。
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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）。
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提供设备维护、更换或改造建议。
2.智能优化控制：
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加药优化控制：
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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。
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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。
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泵站优化调度：
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基于进水流量预测、电价分时信号、管网液位，优化提升泵、回流泵、剩余污泥泵的启停组合和运行频率。
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目标：在满足工艺要求（流量、液位）和避免水力冲击的前提下，实现削峰填谷（利用谷电）、均衡运行、降低泵送能耗。
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曝气系统优化控制：
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基于实时进水负荷、DO、氨氮/硝氮在线数据，结合预测模型（如基于ML的负荷预测），动态调整鼓风机风量/压力和曝气阀门开度。
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目标：在保证硝化效果（出水氨氮达标）和反硝化所需缺氧环境的前提下，最小化曝气能耗。
04
一套高度智能化
加药系统
Fyhone智能加药系统是通过传感器实时监测、智能算法运算及自动化设备控制，实现水处理药剂（如混凝剂、絮凝剂、消毒剂等）精准投加的集成化系统。
- 药剂投加量精准控制
相比传统经验投加，药剂节约 15%-30% - 处理效果稳定提升
出水水质达标率提高 10%-20% - 减少人工干预
实现送药、破袋、加药流程全自动化，降低操作强度 - 成本优化
降低药剂消耗成本与设备损耗成本
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