自来水与污水全厂AI协同控制

Fri, 07 Aug 2026 00:00:00 +0000

项目概述

面向自来水厂与污水处理厂的连续生产过程，构建贯通“感知—预测—决策—控制—评价”的全厂AI闭环控制体系。平台以多源时序数据为基础，将时序大模型、软测量、多变量模型预测控制（MPC）、实时优化（RTO）与关键设备健康管理（PHM）统一到同一套工业控制架构中，实现跨工序、跨设备和跨时间尺度的协同优化。

平台与现有 PLC、SCADA、DCS、OPC UA 及工业数据平台对接，保留原有安全联锁和人工操作权限，在不改变基础控制层安全逻辑的前提下，实现AI控制策略的在线运行、效果评估和持续自学习。

自来水与污水全厂 AI 闭环技术架构

多源工业数据接入

整合流量、水质、压力、液位、能耗、设备振动、温度、电流及运行工况等多维数据，建立统一的全厂时序数据底座，并处理采样周期不一致、测点缺失、异常漂移和工况切换等现场问题。

时序大模型与工艺软测量

采用面向工业过程的时序基础大模型（Time-Series Foundation Model），学习多变量、强耦合、长时滞和非平稳工况下的动态关系，用于：

多工序复杂流程协同控制

针对自来水与污水处理过程中工序相互影响、控制目标相互制约的问题，将局部控制回路升级为全厂协同优化：

关键设备预测性维护

面向水泵、鼓风机、搅拌机、加药设备、阀门及其他关键机电设备，融合运行参数与状态监测数据，构建设备健康指数、异常检测和故障演化模型，实现：

系统采用模块化软件与边缘控制器协同部署。模型配置、控制仿真、约束设置和运行评价可在工程软件中完成，实时控制策略则通过工业控制器接入现场。水厂项目会根据具体工艺流程、测点、控制权限及工业协议进行界面和功能配置。

预测控制软件与嵌入式控制器工程界面

上图展示实验室现有预测控制软件及控制器工程技术基础，不对应某一特定水厂的现场画面。

围绕水务数字化、泵组节能、全厂智能控制与关键设备健康管理，团队已与南方泵业、北控水务等行业核心企业建立长期合作关系，持续推进算法验证、工程实施、平台集成和规模化应用。

项目采用模块化架构，可按单一工序切入，并逐步扩展至全厂AI协同控制，适用于新建水厂的智能化建设，也适用于既有水厂在保留原控制系统基础上的分阶段升级。