劳动强度可降低50% 上海城投数字工艺员系统在泰和污水厂的应用实践

近日，劳动在2025上海水业热点论坛上，强度上海城投污水处理有限公司副总经理王丽花分享了基于数据驱动的可降污水厂智慧运行探索与思考，以及数字工艺员系统在泰和污水厂投入运行以来所取得的低上一些实践成果。王丽花表示，海城未来污水厂的投数泰和智慧价值就是技术与管理的深度融合，泰和污水厂的字工智慧化实践已充分验证，智慧运行是艺员应用推动污水处理行业高质量发展的必由之路。

王丽花

污水处理要求越来越高

王丽花表示，系统“十四五”期间国家发布了一系列关于污水处理高质量发展的污水政策和标准，加上极端环境的实践影响，均对污水处理行业的劳动高质量运行提出了更高的要求，将减污与降碳目标深度绑定。强度然而传统污水厂的可降运营模式存在诸多痛点、难点，低上为解决传统运营模式的痛点，上海城投提出了以数据驱动提高处理效率，降低能耗药耗高效能治理的转型目标。

当前传统污水处理厂运行存在三大的痛点：

一是人工经验依赖的痛点。传统运营模式过度依赖人工经验，工艺调控和决策缺乏科学性和准确性。人工巡检和判断存在主观性和局限性，容易导致异常情况发现不及时，影响污水处理效果。

二是工艺调控滞后的问题。由于人工操作和决策的效率较低，工艺调控往往滞后于实际运行情况。当进水水质、水量发生变化时，不能及时调整工艺参数，导致处理效果不稳定，难以满足日益严格的排放标准要求。

三是成本控制困难的挑战。传统运营模式下，能耗药耗成本难以有效控制。缺乏实时的数据监测和分析，无法精准调整设备运行参数和药剂投加量，导致能耗药耗浪费严重，增加了运营成本。

为解决传统运营模式的痛点，上海城投通过建立数字化、智能化的污水处理系统，实现实时数据监测、精准工艺调控和科学决策，提高处理效率，降低能耗药耗，实现污水处理的高质量发展。

泰和污水厂的智慧化探索

泰和污水处理厂，设计规划60万立方米/日，一期规模40万立方米/日，于2019年9月通水；二期规模20万立方米/日及15万立方米调蓄池，于2024年11月通水。污水处理采用A2O+深度处理工艺，污泥处理采用低温真空脱水干化工艺，出水执行国家一级A标准，其中氨氮和总磷执行地表水IV类水标准，污泥含水率≤ 40%后外运石洞口污水厂进行焚烧处置。

泰和污水处理厂工艺流程

王丽花介绍，泰和污水处理厂自投运以来，就开始逐步对自动化控制进行完善，同时在完善的基础上，还开展了数字工艺员的建设及优化，就是想要通过机理和一些数字化技术的融合，来提升污水厂的智慧化运行。

智慧化的本质特征是一个“感知”基础之上的“两个闭环”。其中，“感知”包括水质、水量等，如同人的大脑和神经系统；“两个闭环”就是自控层面的一个小闭环，以及智慧化层面的一个大闭环，而这个智慧化层面的大闭环就是数字工艺员。

数字工艺员系统

该系统构建了基于数据驱动的智慧化控制架构，其运行机制如下：首先将各工艺段控制系统（小闭环控制）的数据传输给数字工艺员（大闭环控制），经过模型算法对接收的数据进行深度解析与趋势预判，进而生成精准的控制指令并下发到各工艺段控制系统，执行单元再根据指令完成工艺参数调整后，系统实时采集执行效果数据并形成闭环反馈，最终形成一个可以实现预测分析以及决策执行的数字工艺员系统。

1、数字工艺员系统的主要模型

上海城投通过对泰和污水厂上游泵站流量、液位及污水厂采集进水流量历史运行数据、天气等因素进行分析，采用 XGBOOST算法建立进水水量预测模型，也是整个数字工艺员系统的基础模型。经过验证，该模型训练集准确性为98.8%，测试集准确性为96.8%。

10个工艺参数预测模型

此外，上海城投还通过对泰和污水处理厂历史运行数据及工艺运行原理进行分析，采用不同的人工智能机器学习算法，结合物理、化学以及流体力学等多学科理论，构建了基于“机理”+“数理”的污水处理厂多工艺参数预测模型，包括提升系统、生物处理系统、内外回流比、排泥系统和加药系统等10个工艺参数预测模型，为工艺调度和工艺优化提供了坚实的基础。

2、数字工艺员的功能

数字工艺员具备生产能力评估、水量智能排产、工艺数据巡视、工艺参数调控等功能，并利用west软件，基于活性污泥机理构建了全流程在线仿真模型，可根据实时进水数据及控制边界，进一步实现实时预测预警、工艺运行优化、关键仪表的预测性维护、预案模拟分析等功能。

同时，上海城投利用通用大模型对智慧运行赋能开展了一些探索，目前主要是用于生产运行知识助手和污水运营AI洞察仓 。能够快捷有效的来调取污水厂的各类运行数据，以及相应的检维修规程应急预案，提高工作人员的工作效率，以及自动生成生产小结和运行报告。

3、五大应用场景

场景一：智能排产方面，根据生产能力评估、进水量预测，计划排产形成每日计划污水处理量，然后分解成秒流量下发自控系统，根据运行需求选择比例配水模式/恒流量模式结合实时产能和排产水量实现泵机自动配水。

场景二：曝气控制方面，采用随机森林算法建立生反池出水NH3预测的DO值，采用west机理模型实时预测的DO值，还有一个根据经验预测的保底值，三个值比选择优后给出DO值，下发精确曝气系统，精确曝气系统接收到DO值后根据自身控制逻辑控制曝气量和空气阀门开度。

场景三：智能加药控制，采用机理算法建立PAC投加量模型，作为前馈值下发给智能加药系统，可在智能加药的基础上进一步降低投药量。

场景四 ：预案模拟分析，设置降雨后大水量场景，根据工艺调控预案模拟对应的出水情况，以便为优化预案提供支撑。

场景五：大模型辅助运行，工艺运行人员不再需要打开多个系统或是查找电子文档获取所需信息，只需直接提问即可以快捷获得生产运行所需的实时数据、专业知识，异常情况分析，并能自动生成生产运行报告和操作票。就如同一名掌握各专业知识，了解各项数据的“全能型生产助手”协助工艺运行人员进行管理，大幅提升工作效率。

3、数据采集与处理体系

对于依靠数据驱动的数字工艺员系统来说，数据的采集与处理至关重要：

一是感知设备部署。上海城投在泰和污水厂的各个工艺环节部署了大量的感知设备，包括水质传感器（如COD、氨氮、总磷、总氮等）、ORP、流量传感器、液位传感器、溶解氧、污泥沉降比等。这些设备实时采集超过1000项运行数据，为后续的分析和决策提供基础。

二是数据清洗方法。为了保证数据质量，采用了多种数据清洗方法。主要是利用了基于多模型的数据清洗技术，该技术是基于多模型对于不同数据的适用性，通过数据格式化、数据标记、数据过滤填补三个步骤对数据进行清洗和治理。该技术支持在线实时清洗和离线数据清洗模式，并生成数据质量报告。

三是处理策略。针对某些在特定工况下会存在数据异常且参与控制的仪表，根据工艺特点设置特殊规则。如总磷仪表、SS仪表等，在模型运行时进行特殊处理，确保数据的准确性。

四是高质量数据支撑。通过数据采集与处理体系，为模型计算提供了高质量的数据支撑。准确可靠的数据能够提高模型的准确性和可靠性，从而实现更精准的工艺控制和决策。

实践成果

王丽花从几个方面介绍了泰和污水厂数字工艺员从2023年9月份投入运行以来的一些实践成效：

一是运行效果得到提升：处理量方面，系统投用后，在确保出水稳定达标的前提下，年处理量提升3.8%；能耗方面， 以生反系统鼓风机为例，去除单位BOD5的电耗下降17%；药耗方面，PAC单耗下降10%，次氯酸钠单耗下降18%；污染物减排方面，COD削减率提升明显，达到了1.7%，有效减少了污水中污染物的排放，改善了水质；温室气体减排方面，污水处理的碳排放强度下降3.65%。

二是管理模式实现升级：管理方式从传统的“人工巡检+经验调控”转变为“远程监控+智能决策”，实现了生产运行以自主调控+人工看护的智慧运行模式；劳动效率提升，运行人员的劳动强度降低50%；故障响应时间缩短，过程仪表的故障响应时间从原来的2小时缩短至现在的30分钟，如异常工况处理响应时间缩短至15分钟。

王丽花强调，虽然数字工艺员投入运行以来，取得了一些明显的成效，但作为试点同样还存在一些不足，未来还需要做好系统性数据治理，推进模型自动迭代，同时建立并应用多种智能体（数据/模型/知识库），为大模型的应用，提供更为精准的数据支撑。同时要做到工艺运行工况场景全覆盖，实现多目标下的工艺自调节，包括污染物排放、温室气体排放、经济成本等。

此外除了技术，还需要在管理上重塑升级，包括组织架构与职能、工作模式、团队能力等，未来污水厂的智慧价值就是技术与管理的深度融合，泰和污水厂的智慧化实践已充分验证，智慧运行是推动污水处理行业高质量发展的必由之路。王丽花表示，上海城投将继续以科技创新为引擎，持续完善和深化数字工艺员在污水处理行业中的实际应用，为全国污水处理行业提供可复制推广的智慧化解决方案。

希望以上内容对您有帮助。