解决方案 / 智能加药与工艺优化
智能加药与工艺优化
基于水质、工况数据与智能算法，辅助优化药剂投加策略和工艺运行参数，在稳定达标的前提下降低运行成本。多变量算法 + 闭环反馈 + 安全边界，让加药更精准、更经济、更安全。
智能加药优化AI 优化中
预计药剂节省
-22.5%
较人工投加对比
PAC 投加
68/ 85 mg/L
↓ 节省 17 mg/L（20%）
PAM 投加
55/ 70 mg/L
↓ 节省 15 mg/L（21%）
NaClO 投加
72/ 80 mg/L
↓ 节省 8 mg/L（10%）
出水浊度
0.8NTU达标
出水余氯
0.3mg/L达标
实时优化中
安全模式 · 人工确认节药效果
15-30%
§ 02 / SCENE
FULL BLEED
SCENE
60VH
SCENE / 加药间
在稳定达标的前提下，让每一滴药剂都发挥最大价值
基于水质工况数据与智能算法，动态优化药剂投加策略，平均降低药耗 15-30%。
15-30%
药耗降低
AI
智能算法
闭环
反馈调节
应用场景
覆盖多种药剂投加优化场景
1
混凝剂投加优化
根据进水水质、水量动态调整 PAC/PAM 投加量
2
消毒剂投加优化
结合余氯反馈与水质变化，精准控制消毒剂量
3
pH 调节优化
酸碱投加自动平衡，稳定出水 pH 值
4
阻垢剂投加
基于硬度与回收率优化阻垢剂投加策略
核心能力
数据驱动的智能投加能力
多变量智能算法
综合进水水质、水量、温度、pH 等多维度变量，建立投加量与出水指标的关联模型。
闭环反馈调节
基于在线监测数据实时反馈，自动微调投加量，确保出水稳定达标。
药剂成本优化
在保证出水水质前提下，最小化药剂消耗，平均降低药耗 15-30%。
安全边界机制
设置多级安全阈值与人工确认环节，确保工艺运行安全可控。
实施方法论
五步闭环迭代，持续优化
从数据接入到效果评估，每一轮循环都让模型更精准、药耗更低。
011
数据采集
进水水质、水量、投加量、出水指标等多源数据实时接入
022
模型训练
基于历史数据建立投加量与出水效果的关联算法模型
033
策略推荐
实时计算最优投加量，给出推荐值供人工确认
044
自动执行
经确认后自动下发指令，逐步过渡到自动投加
055
效果评估
持续验证优化效果，模型迭代进化形成闭环
闭环迭代 · 持续进化
DOSING
加药间改造
智能加药装备与控制系统升级
AI MODEL
算法模型
基于数据训练的智能投加模型
WATER QUALITY
稳定达标
出水指标稳定，药耗显著下降