長期以來，污水處理行業一直面臨著諸多運營難題。過去，"人工巡檢效率低下"、"依賴經驗調參"、"能耗居高不下"、"數據無法互通"等問題長期困擾著行業發展。如今，隨著智慧水務時代的到來，越來越多的污水處理廠開始嘗試引入人工智能、數字孿生建模、物聯網等前沿技術。然而，這些看似"高大上"的科技創新，如何才能轉化為實際運營中的"真功夫"，切實解決行業面臨的具體問題？

一、從“人巡”到“智巡”：機器人破解密閉空間巡檢難題

       傳統人工巡檢受限于地下污水廠的密閉環境、腐蝕性氣體等因素，存在效率低、安全風險高等問題。例如，濟南某污水廠引入施羅德U380C1污水巡檢機器人，通過超薄防水設計、AI視覺曝氣識別技術，實現了生物反應池蓋板下的24小時無人化監測，精準采集氧氣、硫化氫等氣體數據，并生成實時報表，替代了80%的人工巡檢工作。類似地，某污水廠通過智能感知設備自動檢測污泥沉降比、氨氮濃度等參數，減少人工操作的同時提升數據準確性。

技術落地關鍵：

· 適應性設計：如防腐蝕涂層、無線傳輸技術，確保設備在惡劣環境中穩定運行。

· 全流程自動化：從任務下發到自主充電，減少人工干預環節。

二、從“經驗調參”到“AI優化”：數字孿生驅動工藝降耗

       污水處理的核心工藝（如曝氣、加藥）曾高度依賴人工經驗，易導致能耗浪費。如今，數字孿生技術通過構建虛擬模型，結合實時數據動態優化工藝參數，成為“降本增效”的利器。如蘇州某污水廠利用數字孿生模型實時調整曝氣量和碳源投加比例。某污水廠通過“精確曝氣系統”動態聯動水質、水量數據，按需供氣。

技術落地關鍵：

· 模型精準性：結合機理模型與大數據算法，確保預測與調控的科學性。

· 動態響應能力：毫秒級數據延時，實現工藝的實時優化。

三、從“救火維修”到“預測維護”：設備全生命周期管理

       設備故障是污水廠非計劃停機的“頭號殺手”。智慧污水廠通過物聯網傳感器和AI分析，提前預警設備隱患。如廣州某污水廠利用振動傳感器和聲紋識別技術，提前3個月預警潛水泵軸承磨損。重慶某村鎮污水項目通過物聯自動化系統分析設備運行數據，形成“一廠一標準圖譜”。

技術落地關鍵：

· 多維度感知：振動、溫度、聲音等多參數融合分析，提升故障預判精度

· 輕量化改造：針對中小型污水廠，“孿生盒子”等低成本方案降低技術門檻

四、從“數據孤島”到“一網統管”：平臺化打破信息壁壘

       傳統污水廠各業務系統相互獨立，數據難以互通。智慧水務平臺通過整合感知層、傳輸層、分析層，實現全流程透明化管理。某平臺支持“1+N”管理模式，集中監控多個水廠，實現設備、巡檢、維修流程的互聯互通；某工業互聯網平臺通過活性污泥模型與AR/VR技術融合，打造“人機料法環”全要素場景，沉淀運維經驗并快速賦能新員工。

技術落地關鍵：

· 標準化接口：解決SCADA系統與數字孿生平臺的數據兼容問題。

· 三維可視化：如北京某再生水廠通過AR眼鏡遠程巡檢。

       智慧污水廠的“高大上”技術，最終指向的是“接地氣”的運營目標：更少的人力、更低的能耗、更穩的水質。隨著政策支持與技術成熟，未來的污水廠將不僅是治污設施，更是城市水循環的智能節點。

       中交路橋科技基安云智慧污水廠管理平臺（SSP），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。