在水務行業數字化轉型的浪潮中，自來水廠的加藥環節正經歷從“人工經驗調控”到“數據驅動智能決策”的深刻變革。作為城市供水的核心保障，混凝劑投加的精準性直接影響出水水質、藥劑成本與運行效率——傳統模式下，人工依賴經驗判斷藥耗，常面臨“加少了水質不達標、加多了成本浪費”的兩難困境；而智能加藥系統通過融合物聯網感知、神經網絡建模與自動化控制技術，正成為破解這一行業痛點的關鍵技術。中鐵城際依托在工業智能化領域的技術積淀與水務行業的深度實踐，推出“全鏈路感知-智能建模-動態調控-價值優化”的智慧加藥解決方案，為水廠提供了“安全、高效、經濟”的加藥管理新模式。

一、行業痛點與智能加藥的必要性

自來水廠的混凝沉淀工藝是保障水質的關鍵環節，其核心是通過投加混凝劑（如聚合氯化鋁PAC）使原水中的膠體顆粒脫穩、聚集，形成可沉淀的絮體。然而，原水水質（濁度、pH、溫度）、水量波動（晝夜差異、突發污染）及工藝運行狀態（絮凝時間、沉淀池負荷）的動態變化，使得混凝劑需求量呈現強非線性特征。傳統人工加藥模式存在三大核心痛點：

滯后性：依賴人工定時取樣檢測，數據反饋延遲30分鐘以上，無法應對突發水質變化；經驗依賴：加藥量調整基于歷史經驗，難以適應煤質（原水水質）波動，導致藥耗超標或水質超標；高成本：全國約60%的水廠藥耗占制水成本的30%~50%，粗放式加藥每年造成數億元藥劑浪費。

智能加藥系統的應用，通過實時感知、精準建模與動態調控，可實現“水質安全提升、藥耗成本下降、人力效率優化”的三重目標：

水質安全：實時跟蹤出水濁度、余鋁等指標，確保符合《生活飲用水衛生標準》（GB5749-2022）；節能降耗：藥耗降低15%~30%，年節約藥劑成本超百萬元（以日供水10萬噸水廠計）；人力釋放：減少人工巡檢與調整頻次，單廠可節省3~5名專職加藥工。

二、中鐵城際智慧加藥系統的核心優勢

中鐵城際智慧加藥系統以“神經網絡模型+工業級控制”為核心，深度融合水務工藝機理與人工智能技術，形成了區別于通用型解決方案的四大差異化優勢：

1. 全鏈路感知：高可靠數據采集，破解水務場景“數據孤島”

水務加藥涉及原水管道、絮凝池、沉淀池、濾池等多環節，數據采集需應對復雜工況（如高濁度懸浮物干擾濁度儀、氯離子腐蝕儀表電極）。中鐵城際自主研發的“多參數智能感知終端”，通過三大創新實現全要素精準感知：

抗干擾傳感器矩陣：針對原水高濁度特性，采用“超聲波+激光散射”雙冗余濁度測量技術，避免懸浮物附著導致的測量偏差；針對金屬管道腐蝕問題，選用316L不銹鋼材質電極與納米涂層防護，確保pH、電導率等參數的長期穩定性；多協議兼容采集：支持Modbus RTU、HART、LoRa等10+種工業協議，可無縫對接水廠現有SCADA系統、PLC控制器及各品牌儀表（如哈希、E+H），打破設備品牌壁壘；邊緣計算預處理：在感知終端集成邊緣計算模塊，實時完成數據清洗（剔除氣泡干擾、電極漂移等異常值）、特征提?。ㄈ缭疂岫茸兓?、流量突變預警），將有效數據上傳至云端，降低傳輸帶寬壓力。

以某南方城市老舊水廠改造為例，中鐵城際部署感知終端后，原水濁度數據完整率從82%提升至99.5%，異常數據漏報率低于0.3%，為后續建模提供了高質量數據源。

2. 行業化神經網絡模型：機理與數據雙驅動，適應復雜工況

傳統數據驅動模型（如BP神經網絡）常因“過擬合”導致泛化能力不足，難以應對不同季節（如雨季高濁度、冬季低溫低濁）、不同水源（如水庫水、河水）的水質波動。中鐵城際創新提出“機理模型+數據驅動”融合建模方法，構建“水務專用神經網絡加藥模型”：

機理層嵌入：基于混凝動力學理論，將“藥劑投加量-絮體形成速率-沉降效率”的物理規律轉化為數學約束（如絮凝時間與G值的經驗公式），確保模型符合工藝本質；數據層優化：采用LSTM（長短期記憶網絡）捕捉原水濁度、流量的時序相關性，結合前饋控制（實時進水參數）與反饋控制（沉淀池出水濁度），動態調整模型輸入權重；自學習機制：通過強化學習（PPO算法）持續優化模型參數，適應煤質（原水水質）長期變化（如流域生態治理后原水濁度逐年降低），模型預測誤差控制在3%以內。

在某北方冬季低溫低濁水廠的應用中，傳統模型因低溫導致絮體形成緩慢，常出現“加藥過量”問題；中鐵城際模型通過嵌入“溫度-粘度-混凝劑水解速率”的機理關系，將低溫工況下的藥耗降低22%，出水濁度穩定在0.5NTU以下。

3. 工業級控制平臺：實時閉環調控，保障系統穩定性

智能加藥的核心是將模型預測結果轉化為精準的控制指令。中鐵城際依托在軌道交通領域積累的“高可靠控制”技術，開發了“水務加藥智能控制平臺”：

多目標優化輸出：以“藥耗最低、出水濁度達標、設備負荷均衡”為目標函數，結合工藝約束（如混凝劑投加量范圍5~50mg/L、加藥泵頻率50%~100%），通過NSGA-II算法求解最優控制策略；毫秒級響應機制：平臺與PLC控制器通過工業以太網直連，控制指令傳輸延遲小于50ms，確保加藥量與水質變化同步；故障自診斷與容錯：實時監測儀表狀態（如濁度儀信號強度、流量計頻率），當檢測到數據異常時，自動切換至“歷史相似工況+人工經驗”備用策略，避免因單點故障導致系統失效。

某中部城市水廠改造后，系統將加藥調整響應時間從人工模式的30分鐘縮短至5秒，出水濁度超標率從12%降至0.5%，徹底解決了“滯后調節”導致的出水水質波動問題。

4. 全生命周期服務：從“賣系統”到“管效果”的價值延伸

中鐵城際突破傳統設備供應商的“一次性交付”模式，提供“咨詢-建設-運維-迭代”的全生命周期服務：

前期診斷：通過“工藝仿真+歷史數據建?！?，評估水廠現有加藥系統的效率瓶頸，定制個性化改造方案；駐場運維：配備專業算法工程師與水務工藝專家駐場，根據季節變化、水源切換動態優化模型參數；持續迭代：基于水廠運行數據不斷訓練模型，支持新水源（如再生水）、新工藝（如臭氧-活性炭深度處理）的擴展需求。

三、典型案例：某千萬級人口城市水廠的智能化改造實踐

項目背景：某南方城市第一水廠日供水量120萬噸，服務人口超800萬。傳統加藥系統依賴6名專職人員人工調節，藥耗約18mg/L（以PAC計），年均藥劑成本超1200萬元；同時，雨季原水濁度驟升（最高達80NTU）時，常因加藥滯后導致出水濁度超標（>1NTU）。

中鐵城際解決方案：

數據感知層：部署32臺智能感知終端，覆蓋原水管網（濁度、流量）、絮凝池（G值、停留時間）、沉淀池（出水濁度）、濾池（濾前濁度）等關鍵節點，數據采集完整率達99.8%；模型構建層：基于3年歷史數據（涵蓋枯水期、豐水期、雨季）訓練神經網絡模型，嵌入“溫度-濁度-藥耗”機理關系，模型預測誤差≤2.5%；控制執行層：通過工業以太網連接PLC控制器，實現加藥泵頻率的毫秒級調節，支持10萬t/h級水量的快速響應；全周期服務：駐場團隊每季度優化模型參數，結合水廠擴建后的工藝調整（如新增折板絮凝池）更新控制策略。

實施效果：

藥耗降低：年均藥耗降至12.6mg/L，年節約藥劑成本672萬元；水質提升：出水濁度超標率從15%降至0.3%，穩定達標率100%；人力釋放：加藥崗位從6人縮減至2人（僅需日常巡檢），年節省人工成本約80萬元；應急能力：雨季突發高濁度（濁度60NTU）時，系統提前10分鐘預判并增加藥量，避免了出水超標事故。

中鐵城際智慧加藥系統通過“全鏈路感知、行業化建模、工業級控制、全周期服務”的技術體系，不僅解決了自來水廠加藥環節的核心痛點，更推動了水務行業從“經驗驅動”向“智能驅動”的轉型升級。隨著5G、數字孿生等技術的深度融合，中鐵城際將持續迭代智慧水務解決方案，為城市供水安全與綠色發展提供更強勁的“智慧動能”。