在傳統的污水處理領域，“人工巡查”、“經驗調控”、“高能耗”、“信息孤島”等詞語曾是運營中的普遍現象。隨著智慧水務技術的興起，污水廠開始引入AI、數字孿生、物聯網等先進技術。然而，如何讓這些技術真正融入實際，解決運營中的實際問題呢？

一、從“人工巡查”到“智能巡檢”：機器人解決密閉空間巡檢難題

       傳統的人工巡檢受限于地下污水廠的密閉環境和腐蝕性氣體等因素，存在效率低下、安全風險高等問題。例如，濟南某污水廠引入了施羅德U380C1污水巡檢機器人，該機器人采用超薄防水設計，并配備了AI視覺曝氣識別技術，實現了對生物反應池蓋板下的24小時無人化監測，精準采集氧氣、硫化氫等氣體數據，并生成實時報表，取代了80%的人工巡檢工作。類似地，某污水廠通過智能感知設備自動檢測污泥沉降比、氨氮濃度等參數，在減少人工操作的同時提高了數據的準確性。

二、從“經驗調控”到“AI優化”：數字孿生推動工藝降耗

       污水處理的核心工藝（如曝氣、加藥）曾經高度依賴人工經驗，容易導致能耗浪費。如今，數字孿生技術通過構建虛擬模型，并結合實時數據進行動態優化工藝參數，成為降低成本、提高效率的有力工具。蘇州某污水廠利用數字孿生模型實時調整曝氣量和碳源投加比例。通過“精確曝氣系統”動態聯動水質、水量數據，實現按需供氣。結合機理模型與大數據算法，確保預測與調控的準確性。

三、從“應急維修”到“預測維護”：設備全生命周期管理

       設備故障是導致污水廠非計劃停機的“頭號殺手”。智慧污水廠通過物聯網傳感器和AI分析，提前預警設備隱患。例如，廣州某污水廠利用振動傳感器和聲紋識別技術，提前3個月預警潛水泵軸承磨損。通過物聯自動化系統分析設備運行數據，形成“一廠一標準圖譜”。多維度感知，振動、溫度、聲音等多參數融合分析，提升故障預判精度；輕量化改造，針對中小型污水廠，“孿生盒子”等低成本方案降低技術門檻。

四、從“信息孤島”到“統一管理”：平臺化打破信息壁壘

       傳統污水廠各業務系統相互獨立，數據難以互通。智慧水務平臺通過整合感知層、傳輸層、分析層，實現全流程透明化管理?；苍?strong>智慧污水廠管理平臺支持“1+N”管理模式，集中監控多個水廠，實現設備、巡檢、維修流程的互聯互通；通過活性污泥模型與AR/VR技術融合，打造“人機料法環”全要素場景，沉淀運維經驗并快速賦能新員工；標準化接口，解決SCADA系統與數字孿生平臺的數據兼容問題。三維可視化：例如，北京某再生水廠通過AR眼鏡進行遠程巡檢。

       智慧污水廠的先進技術，最終目標是實現更高效、更節能、更穩定的運營：減少人力投入、降低能耗、保障水質穩定。隨著政策支持與技術不斷成熟，未來的污水廠將不僅是治污設施，更是城市水循環的智能節點。

       中交路橋科技基安云·智慧污水廠管理平臺（SSP），實現對污水廠進行集中監控，真實反應污水廠的建設施工、生產、運維全過程狀況。通過智慧污水廠管控平臺對各個工藝環節設備設施進行集中監控，使得各級管理人員能夠及時、準確、全面、直觀的了解和掌握生產狀況，進而實現對整個污水廠生產運維的統一指揮和智慧調度。同時基于大數據分析技術，建立智慧污水廠數學模型，通過監測進水水質、水量，智能調節加藥量、曝氣量、污泥回流量等，以降低污水廠的生產運營成本，科學指導污水廠的智慧運營，實現整個污水廠的節能降耗、出水水質的穩定達標。