一、基础控制算法

前馈-反馈复合控制‌

前馈模型‌：基于进水流量、污染物浓度（如COD、总磷）等参数预判加药需求，建立动态预测模型，实现提前干预‌。

反馈校正‌：通过出水水质数据（浊度、pH值等）实时修正投加参数，形成闭环优化，误差率可降至±5%‌。

动态优化算法‌

利用机器学习构建水质预测模型，结合历史数据与实时监测参数，动态调整加药策略，例如某污水厂碳源投加误差率从±15%降至±5%‌。

采用多步预测和滚动优化技术，通过神经网络识别加药量与变量间的对应关系，提升控制精度‌。

二、智能优化算法

强化学习（DQN算法）‌

构建马尔可夫决策过程（MDP）环境，训练智能体动态响应水质变化，实现长期稳定运行，适用于污水除磷等高复杂度场景‌。

聚类算法与简化决策‌

通过聚类算法对废水处理场景进行网格化分类，制定差异化加药规则，降低数据处理复杂度，提升实时调整效率‌。

深度学习与自学习机制‌

基于矾花形貌分析和水质跟踪，通过智能算法自主修正控制模型，适配不同池型和水质条件，实现混凝单元无人化控制‌。

三、跨领域融合算法

AI图像识别‌

结合高清摄像头与图像识别技术，分析作物叶面状态或水下矾花特征，精准定位施药需求，覆盖均匀度>95%‌。

数字孪生与区块链‌

构建工艺数字孪生模型，模拟复杂工况优化参数，同时通过区块链记录施药数据，增强决策透明度‌。

四、典型应用场景

污水处理厂‌

前馈模型预测COD/总磷波动，反馈机制联动计量泵变频调节，药耗成本降低20%-32%‌。

农业灌溉‌

融合气象数据与土壤墒情，通过AI算法生成施药配方，病虫害防治效率提升50%‌。

化工废水处理‌

强化学习算法协同控制缓蚀剂、阻垢剂投加，同步解决高盐废水腐蚀与结垢问题‌。

五、发展趋势

自主学习能力强化‌：整合行业知识库与实时数据，系统自进化提升药剂利用率（如某化工园区3个月内除磷剂利用率提升28%）‌。

云端协同决策‌：通过数字孪生平台实现施药轨迹可视化与历史数据回溯，支持远程一键启停‌。

中铁城际智能加药系统算法正从单一控制向“预测-优化-验证”全链路智能化演进，成为实现精准投药与降本增效的核心技术支撑‌。

更多相关信息 还可关注中铁城际公众号矩阵 扫一扫下方二维码即可关注