智慧化建設如今已廣泛應用于市政工程領域，包括生態工程、給水工程和管網工程等。然而，再生水廠在智慧化方面的發展一直滯后，主要是因為內部業務復雜，信息獲取不全面。

污水處理廠是社會正常運轉的重要環節之一。盡管污水處理行業在運營管理和工藝設計方面已經達到瓶頸，但運營人員對廠內動態情況的感知和管控需求不斷增加。廠內產生的大量數據可以幫助運營人員優化生產策略。隨著物聯網技術、云計算和大數據等智能技術的發展，實現水廠自動化、信息化和智慧水務系統管理已有了必要的技術支持。《“十四五”城鎮污水處理及資源化利用發展規劃》提出了明確要求，即實現污水設施信息化、賬冊化，推動污水系統中數據智能化聯動和動態更新。

       與我國相比，歐美國家在污水處理行業以及自動化、智能化方面已經啟動較早，并積累了大量實踐經驗。例如，美國芝加哥Stickney廠的監控系統高度自動化，控制系統通過計算優化設備狀態和工藝，實現了自動采集、自動判斷、自動調整和自動控制的運行模式。荷蘭Amsterdam West廠則在智能化基礎上推進了智慧化探索，建立了廠內數據庫和決策支持平臺，通過預設的數據采集和分析系統，實現了數據的隨時調取、導出和對比分析，基本實現了無人值守的狀態。

       國外早在智慧水務系統領域就已經有較成熟的計算機輔助技術，但針對污水處理廠內部運行的服務架構軟件相對較少。在實際實施中，信息技術人員通常需要使用開源程序進行二次編寫來達到使用目的。業務技術主要可以分為機理理論推導和大數據分析兩部分。機理理論推導的技術包括出水水質預測技術，數字孿生技術，精確加藥或曝氣技術，基于生物模型的過程參數控制技術，以及基于k-ε湍流模型等流態模型的二沉池出水SS值預測技術等。而對于無法涉及理論模型或者理論模型誤差較大的情況下，采用大數據分析方法，開發基于模擬量特征值識別的穩定出水水質的運行策略以及根據圖形特征或聲波特征識別的運營故障甄別技術等。

       實踐證明，智慧水務系統平臺的形成可以解決水廠中信息孤島的困境。通過建立設備、儀表、離線填報的一體化平臺，運營人員可對廠內數據進行分析，找出成本損失點，控制服務成本，并優化運營管理手段，挖掘新的獲益增長點。同時，運行人員可以及時發現工藝問題并加以處理，確保高效運營，提升業務安全穩定性。對于工藝優化人員來說，可以通過該平臺深入了解水廠情況，從傳統經驗判斷轉變為結合經驗和理論的運行模式。

       中交路橋科技基安云智慧污水廠管理平臺，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。