一、背景与行业痛点

煤炭行业作为我国能源结构的重要组成部分，其生产过程中产生的废水含有高浓度悬浮物、重金属及有机污染物，处理难度大且成本高昂。传统加药工艺依赖人工经验或固定程序，存在以下痛点：

1. 加药量控制粗放：人工调节易受主观因素影响，导致药剂过量浪费或处理不达标。
2. 响应滞后：水质波动时，传统系统无法实时调整加药策略，影响处理效果。
3. 效率低下：频繁人工干预增加运营成本，且难以实现规模化应用。

二、人工智能加药技术的核心优势

人工智能加药技术通过融合机器学习、物联网与自动化控制，构建了“感知-决策-执行”闭环系统，其核心优势体现在以下三方面：

1. 精准加药控制

• 多参数融合建模：利用历史数据训练模型，整合pH值、浊度、COD（化学需氧量）、流量等10+维度参数，建立动态加药预测模型。例如，某煤矿废水处理站通过LSTM神经网络模型，将加药误差从±15%降至±3%。
• 实时反馈修正：系统每5分钟采集一次水质数据，通过强化学习算法动态调整加药量。实验表明，在悬浮物浓度突变时，AI系统响应速度比人工快3倍以上。

2. 自适应优化能力

• 场景化策略库：针对不同水质特征（如酸性矿井水、洗煤废水），构建分类决策树模型，自动匹配最优加药方案。例如，对含铁量超标的废水，系统优先选择聚合硫酸铁并调整投加顺序。
• 能耗-效果平衡：通过遗传算法优化加药组合，在保证出水达标的前提下，降低药剂消耗10%-20%。某企业应用后，年节约聚合氯化铝成本超50万元。

3. 智能化运维管理

• 故障预测与自诊断：集成振动传感器与电流监测模块，提前预警加药泵堵塞、管道泄漏等故障，减少非计划停机时间。
• 远程监控平台：开发Web端+移动端双模态管理系统，支持实时数据可视化、历史趋势分析及异常报警推送，运维效率提升40%。

三、技术实现路径

1. 数据采集层

部署高精度传感器网络，关键指标包括：

• 水质参数：pH（0-14）、电导率（0-200mS/cm）、浊度（0-1000NTU）
• 流量参数：电磁流量计（精度±0.5%）
• 设备状态：振动传感器（频响范围5-1000Hz）

2. 算法决策层

采用分层架构设计：

# 伪代码示例：加药量决策逻辑
class DosageController:
    def __init__(self, model_path):
        self.model = load_model(model_path)  # 加载预训练模型
    def predict_dosage(self, current_data):
        # 特征工程：归一化+时序特征提取
        processed_data = preprocess(current_data)
        # 模型推理
        dosage = self.model.predict(processed_data)
        # 后处理：边界约束与安全阈值检查
        return clamp(dosage, min_dose, max_dose)

• 底层：基于Prophet算法的水质趋势预测
• 中层：XGBoost模型实现加药量初步估算
• 顶层：DQN（深度Q网络）进行动态策略优化

3. 执行控制层

• 精密计量泵：支持0.1mL/min级精度调节
• 变频驱动系统：根据加药需求动态调整泵速
• 冗余设计：双泵热备+自动切换机制

四、应用案例与效益分析

案例1：某大型煤化工企业

• 问题：洗煤废水处理成本高达8元/吨，出水SS（悬浮物）波动大
• 方案：部署AI加药系统后
  • 药剂成本降至5.2元/吨
  • 出水SS稳定在30mg/L以下（国标要求≤50mg/L）
  • 人工巡检频次从每日4次减至每周2次

案例2：寒区煤矿废水处理站

• 挑战：冬季低温导致絮凝效果下降
• 创新点：系统自动识别温度参数，切换至耐低温型聚丙烯酰胺，并提高搅拌转速20%
• 效果：低温工况下处理效率提升35%

五、实施建议与未来展望

实施建议

1. 分阶段推进：优先在关键处理单元试点，逐步扩展至全流程
2. 数据治理先行：建立标准化数据采集规范，确保模型训练质量
3. 人机协同培训：对操作人员进行AI系统运维与应急处理培训

未来方向

1. 数字孪生应用：构建废水处理工艺的虚拟镜像，实现全流程仿真优化
2. 边缘计算部署：在现场端部署轻量化模型，降低网络依赖
3. 碳减排集成：将加药过程与碳足迹追踪结合，助力绿色矿山建设

人工智能加药技术正在重塑煤炭行业废水处理范式，其通过数据驱动的精准控制、动态优化的处理策略及智能化的运维管理，不仅解决了传统工艺的效率与成本难题，更为行业低碳转型提供了技术支撑。随着5G+工业互联网的深化应用，该技术有望向更多高污染行业推广，推动环保产业进入智能化新时代。