AI进了污水厂,电费和药费真能一起降吗?

AI进了污水厂，电费和药费真能一起降吗？

从精准曝气到智能加药，算法怎样帮水厂少花钱

📌 导语

污水处理厂的运行账单里，电费和药费通常占了大头。

鼓风机昼夜不停地向曝气池供氧，水泵持续输送污水和污泥；为了去除总氮、总磷并完成消毒，水厂还要投加碳源、除磷药剂和消毒剂。

气少了，氨氮可能超标；气多了，大量电能变成水面上的多余气泡。药加少了，出水不稳；药加多了，钱花出去了，还可能增加污泥。

过去，为了保险，水厂通常宁愿多曝一点、多加一点。

现在，AI开始根据进水负荷和水质变化，计算什么时候加风、什么时候减风，以及每小时到底该加多少药。

问题是：AI真能让电费和药费一起降下来吗？

📋 目录

1. 污水厂的钱花在了哪里？

2. AI怎样帮水厂省电？

3. AI怎样帮水厂省药？

4. 为什么电和药不能分开算？

5. 真实水厂省了多少？

6. 为什么节省数字不能直接照搬？

01. 污水厂的钱花在了哪里？

一座污水处理厂的运行成本，大致包括电力、药剂、人工、设备维护和污泥处理处置等部分。

其中，电和药最容易受到日常运行策略影响。

水泵开几台、鼓风机供多少气、内回流量设多大，会影响电耗；碳源、除磷药剂和消毒剂加多少，会影响药耗。

这两笔账又不是彼此独立的。

例如，曝气和回流控制不合理，脱氮效果下降，水厂可能需要补加更多碳源；药剂投加过量，则可能增加污泥产量，带来新的脱水和处置成本。

因此，AI优化的目标不应只是“把某一台设备的电耗压低”，而是在出水稳定达标的前提下，寻找全厂综合成本更低的运行方案。

先看最主要的用电环节：曝气。

污水进入生化池以后，真正负责降解污染物的，是活性污泥中的微生物。

其中一部分微生物分解有机物，另一部分硝化细菌把氨氮转化为硝酸盐氮。它们都需要氧气。

但氧气不会自己大量溶进水里。

水厂要用鼓风机把空气压入管道，再通过池底曝气器切成细小气泡。气泡从池底上升时，一部分氧气溶解进水中，剩下的逸散到空气里。

📸 图1：生化池曝气——池底曝气器持续释放气泡，为活性污泥中的微生物供氧（来源：新华网）

这件事为什么费电？

第一，要克服水深。

曝气池通常有数米深。鼓风机必须产生足够压力，才能把空气送到池底。

第二，空气不是全部有效。

气泡越大、停留时间越短，氧利用率越低。曝气器堵塞或老化后，同样的供氧效果需要更多风量和更高压力。

第三，水质一直在变。

进水COD和氨氮越高，微生物的需氧量越大；水温、污泥浓度和工艺状态变化，也会影响氧气需求。

很多污水厂的曝气系统消耗全厂约一半的电，有些项目占比还会更高。

因此，只要曝气效率提高一点，全年电费就可能出现明显变化。

但“提高效率”不等于简单少开一台鼓风机。

曝气首先要保证处理效果，然后才谈节能。

02. AI怎样帮水厂省电？

精准曝气是目前最成熟的节电场景。

最早的曝气控制主要靠人工。

操作员根据经验、化验结果和水面状态，决定鼓风机开几台、阀门开多大。

这种方式的问题很明显：化验结果有滞后，人也不可能一直盯着每个池子的变化。

后来，越来越多水厂采用恒定溶解氧控制。

溶解氧仪表简称DO仪。假设水厂把目标设为2毫克/升，DO低了就加风，高了就减风。

这比纯人工控制进步很大，但仍然存在三个问题。

所有时段用同一个目标值。

凌晨进水负荷低，白天负荷高。如果全天都把DO维持在同一个水平，低负荷时段就容易供氧过量。

只看池中的氧，不看污染物的变化。

DO只是结果之一。它不能直接告诉系统，两小时后氨氮负荷会不会突然升高，也不能准确反映硝化过程还需要多少氧。

各个池区“吃不均”。

一条生化池通常分成多个区域。前端污染负荷高，需氧量大；后端负荷逐渐降低。如果风量分配不合理，可能前端缺氧、后端却冒着大量多余气泡。

现实中还有一个更朴素的原因：操作员怕出水超标。

少曝气带来的节电，很容易被电费账单看见；一旦氨氮超标，风险却要由运行人员承担。

所以很多水厂形成了保守策略：

宁可多供一点气，也不要让出水指标靠近红线。

精准曝气要解决的，就是这部分“安全余量过大”造成的浪费。

AI怎样算出“刚刚好”的风量？

一套较完整的智能曝气系统，通常不是单独装一个AI软件。

它需要在线仪表、鼓风机、风阀、流量计、自动控制系统和算法一起工作。

第一步：看清现在发生了什么

系统持续读取进水流量、氨氮、COD、温度、pH、污泥浓度、DO、风量和压力等数据。

这些数据相当于系统的“感知层”。如果仪表测不准，后面的计算也不会准。

第二步：预测接下来需要多少氧

传统控制主要根据当前DO作出反应。

AI模型则会结合历史规律，预测未来一段时间的进水负荷、氨氮变化和需氧量。

例如，系统知道工作日早高峰后，某水厂的进水流量和氨氮通常会在两小时后上升，就可以提前增加供氧，而不是等DO掉下去、氨氮开始升高后再追赶。

第三步：把总需氧量分给不同池区

算法计算的不只是“全厂需要多少风”，还包括每条生化池、每个区域应该分到多少空气。

前端负荷高就多分一点，后端负荷低就少分一点。

这能减少“前面不够、后面过量”的情况。

第四步：让鼓风机运行在高效区间

鼓风机不是转得越慢越省电。

每台设备都有自己的高效运行区。系统需要决定开几台机器、每台运行到什么频率，以及怎样调节阀门，才能在满足总风量的同时降低能耗。

有时两台鼓风机在高效区运行，比三台机器低负荷运转更省电。

第五步：根据结果继续修正

如果实际DO、氨氮和预测结果出现偏差，系统会重新计算。

这形成了一个循环：

监测 → 预测 → 分配风量 → 执行 → 检查结果 → 再调整

📸 图2：全过程水质监控系统——在线数据被集中到控制平台，用于跟踪各工艺单元状态并辅助调节（来源：广州市国资委、广州水投集团）

严格来说，并不是所有精准曝气系统都使用复杂AI。

有些采用规则控制，有些使用机理模型，有些结合机器学习预测。真正重要的不是宣传材料里有没有“AI”两个字，而是系统能否根据负荷变化稳定闭环控制，并且长期产生可验证的节能效果。

除了曝气，AI还可以优化进水泵、内外回流泵和污泥泵的组合。

系统根据水位、流量、处理负荷和设备效率，决定开几台泵、每台运行到什么频率，减少多台设备长期低效运行。对于执行峰谷电价的地区，还可以在不影响处理效果的前提下，优化部分设备的运行时段。

但对大多数传统活性污泥厂来说，最先值得做、也最容易看到效果的，仍然是曝气。

03. AI怎样帮水厂省药？

污水厂常见的药剂主要有三类。

碳源。当进水中容易被微生物利用的有机物不足时，需要补充乙酸钠、复合碳源等，帮助反硝化细菌去除总氮。

除磷药剂。聚合氯化铝、铁盐等药剂能与水中的磷形成沉淀，帮助出水总磷达标。

消毒剂。次氯酸钠等药剂用于控制出水中的微生物指标。

传统加药常采用固定比例，或者由操作员根据化验结果调整。问题在于，化验结果出来时，几小时前的污水可能已经流到下一个工艺单元了。

为了防止指标超标，水厂容易留下较大的投加余量。

AI智能加药主要做四件事：

预测水质。根据流量、COD、总氮、总磷、硝态氮和历史规律，估算接下来需要处理的污染负荷。

计算理论需求。例如，根据缺氧段进出水硝态氮和可利用碳源，估算反硝化还缺多少“食物”；根据总磷负荷，估算除磷药剂需求。

结合实际效果修正。药剂纯度、水温、污泥状态和混合条件都会影响效果，系统需要根据实际出水不断修正投加系数。

设置达标余量。智能加药不是把药量卡在理论最低值，而是在排放限值前保留合理安全空间。

这套逻辑同样适用于消毒。水量和水质变化时，系统动态调整次氯酸钠投加量，避免不分昼夜保持同一个剂量。

上海奉贤污水处理厂上线的智能加药系统，就是根据水质参数动态匹配药剂投加量。公开报道显示，仅除磷单元每年可节省药剂费约150万元。

太仓水务则建立全流程药耗模型，推动各厂药剂单耗同比下降11%；城东水质净化厂试点智能调节次氯酸钠，公开数据称年节约成本约4万元。

金额差异很大，并不代表后一套系统没有价值。水厂规模、药剂种类、原有投加水平和统计边界不同，结果自然不能只看一个数字。

04. 为什么电和药不能分开算？

污水处理是一个相互牵制的系统。

曝气过量，可能让碳源需求增加。

缺氧区需要有机碳完成反硝化。如果好氧区供氧过多，部分可利用碳源被提前消耗，后端为了去除总氮，可能需要额外投加碳源。

回流量改变，会同时影响电耗和脱氮。

提高内回流可以把更多硝酸盐送回缺氧区，但水泵耗电也会增加。回流太低，可能省了一点电，却让总氮升高、碳源投加增加。

化学除磷过量，会增加污泥。

多投除磷药剂通常能让总磷更稳，但会产生更多化学污泥，增加脱水药剂、设备负荷和外运处置费用。

所以AI不能分别给鼓风机、回流泵和加药泵各自设一个“越低越好”的目标。

它需要处理的是多目标优化：

出水稳定 + 电耗较低 + 药耗较低 + 污泥不过量 + 设备运行可靠

有时多用一点电，可以省下更多碳源；有时适量增加碳源，可以降低回流和曝气压力。最终要比较的是全厂总成本和环境表现，而不是单项冠军。

05. 真实水厂省了多少？

先看两个公开案例。

广州沥滘：曝气工序单耗下降约12.8%

广州沥滘净水厂三期工程处理规模25万吨/日。

项目通过全过程水质监控，自动调节鼓风量、药剂投加量和设备运行参数。国家发展改革委发布的绿色低碳典型案例材料显示，其曝气工序单耗降低约12.8%。

这里的“单耗”可以理解为完成一定处理量或处理任务所消耗的电量。它比单看总用电量更能反映运行效率，因为水厂每天处理的水量并不完全相同。

烟台套子湾：智能曝气年节电约465万度

烟台套子湾污水处理厂公开数据显示，智能曝气系统通过精准调节供气，年节电量约465万千瓦时。

如果按每度电0.7元粗略估算，对应的电费约为325万元。实际电价和结算方式因地区、时段和企业政策而异，这里只是帮助理解数量级。

与此同时，该厂智能加药系统年节省碳源约770吨、除磷药剂约615吨。

这说明AI优化往往不是只盯着一个指标。曝气、回流和加药互相影响，单独把某一项压到最低，不一定能得到全厂最低成本。

上海奉贤：除磷药剂费年节省约150万元

智能加药系统根据水质参数动态匹配药剂量，减少了依赖经验和固定余量造成的浪费。

太仓水务：药剂单耗同比下降11%

太仓水务通过全流程药耗模型和智能加药试点，优化碳源及次氯酸钠等药剂投加。公开数据还显示，其两座污水厂通过复合碳源替代，分别实现年药剂成本节约30万元和20万元。

这些案例的数字看起来都很亮眼，但不能直接说“所有水厂上AI都能节电12.8%”，也不能承诺药费一定下降11%。

有的是曝气工序单位能耗降幅，有的是年度节电总量，有的是药剂单耗变化，还有的是单个工艺单元的年度费用，统计口径并不相同。

06. 为什么节省数字不能直接照搬？

同一套系统装到不同水厂，结果可能差很多。

原来浪费越多，改造空间越大。

如果一座水厂长期采用固定高DO运行，风量分配也不均，改成精准控制后节能幅度可能很明显。

但如果原来的运行团队已经把曝气控制得很好，再上AI，提升空间就不会那么大。

进水越稳定，预测越容易。

生活污水占主导、变化规律明显的水厂，模型更容易学习。

工业废水比例高、冲击负荷频繁的水厂，预测难度和安全风险都会增加。

仪表质量决定系统上限。

DO仪、氨氮仪和风量计需要定期清洗、校准和维护。

如果仪表经常漂移，AI就可能根据错误数据减少风量，最终影响出水。

设备本身也要跟得上。

老旧鼓风机调节范围小，风阀卡涩，曝气器堵塞，即使算法算出了最优风量，设备也未必执行得出来。

不能只看电耗，不看出水。

评估智能曝气至少要同时看：

• 出水氨氮和总氮是否稳定
• 曝气工序单位能耗是否下降
• 鼓风机启停是否更合理
• DO波动是否缩小
• 药剂和污泥成本是否发生变化
• 仪表维护与软件服务增加了多少成本

如果电耗下降了，但氨氮频繁接近排放限值，或者需要大量增加碳源，这种“节能”并不成功。

因此，一套靠谱的AI系统通常会设置安全边界。

当水质接近限值、仪表异常或模型置信度不足时，系统应当提高安全余量，或者退出智能模式，切回传统控制。

精准曝气的核心，不是让鼓风机尽可能少开。

而是在出水稳定达标的前提下，让每一立方米空气都更接近真实需求。

它省下来的，也不只是电。

风量降低后，鼓风机磨损和设备维护可能减少；DO控制更合理，也可能改善脱氮效果，降低不必要的碳源投加。

药剂优化也一样。模型必须知道药剂有效成分、实际采购批次、投加设备误差和工艺响应时间，否则理论投加量再漂亮，也未必能稳定落地。

但AI不是装上就能自动省钱的“降本按钮”。

前面还需要可靠的仪表、可调节的设备和足够好的基础自动化；后面也需要运行人员持续校准、验证和接管。

水厂真正需要的，不是一个会展示漂亮曲线的大屏。

而是一套能够长期回答三个问题的系统：

该供多少气？该加多少药？为什么这样控制？最后总成本到底降了多少？

💬 你所在的水厂，电费和药费哪一项压力更大？已经采用智能曝气或智能加药了吗？欢迎在评论区聊聊。

👆 关注“每天学点水处理”，下一篇聊聊：AI如何提前预测COD、氨氮和总氮？

END

📚 资料来源

• 国家发展改革委《绿色低碳先进技术示范项目典型案例》：广州沥滘净水厂三期工程^[1]
• 广州市国资委：广州水投集团全过程水质监控系统^[2]
• 烟台市人民政府：数智赋能污水处理，套子湾污水处理厂向“新”而行^[3]
• 上海市杨浦区人民政府、中国环境报：上海奉贤污水处理厂智能加药系统^[4]
• 太仓市人民政府：智能算法精准控药，污水处理降本增效^[5]
• 国家发展改革委等：关于推进污水处理减污降碳协同增效的实施意见^[6]
• Water Research等期刊关于污水处理曝气控制、模型预测控制和机器学习优化的相关研究

引用链接