知识问答
沉淀水处理工艺知识库，任意岗位随时调用行业经验、操作规程与技术规范，消除经验断层。
CAPABILITIES
四大核心能力
覆盖水厂日常运营全场景，从感知到决策全链路 AI 赋能
异常诊断
实时分析运行数据，自动识别污泥膨胀、水质波动、设备故障等异常，秒级给出原因推断与排查路径。
优化建议
结合水质目标、能耗约束与历史工况，给出更适合当前状态的参数调整建议，助力节能降耗。
报告生成
自动汇聚多维度运行数据，一键生成日报、周报、月报，统一输出口径，显著降低人工整理成本。
LIVE DEMO
看看数矿大模型如何工作
选择场景，查看真实问答示例
二沉池出现大量浮泥，可能是什么原因？
数
数矿大模型 根据您描述的现象，可能原因包括：① 污泥膨胀 — SV30 异常升高导致沉降性下降；② 回流比偏低 — 积泥无法及时回流；③ 曝气池 DO 波动 — 缺氧区扩大引发污泥上浮。 建议先核查近24h的 SV30 趋势和回流泵运行记录，同步观察 DO 曲线变化。如 SV30 > 350mL/L，可优先排查膨胀原因。
FOR EVERY ROLE
适合哪些岗位使用？
不同岗位，不同诉求，数矿大模型一一满足
厂长 / 运营总监
- 全厂数据一键生成周报月报
- 高优先级异常实时推送与解释
- 能耗趋势分析与降本建议
工艺工程师
- 工艺异常自动诊断与原因推断
- 进水水质预测与参数优化建议
- 行业知识库随时查询对比
值班员 / 运维人员
- 标准操作规程一键查询
- 设备故障报警解释与处置建议
- 交班记录自动生成
集团管理层
- 跨厂数据横向对标分析
- 集团级运营月报自动汇编
- 风险预警与决策参考
KNOWLEDGE BASE
18年行业沉淀
构建专属知识底座
数矿大模型并非通用 AI 的简单套用。我们将金控数据18年服务水厂积累的工艺经验、故障案例、操作规范全面结构化， 构建面向水务行业的专属知识底座，让每一个回答都有据可查。
了解知识库详情 →20,000+
工艺知识库
污水/供水全工艺流程规范与操作手册条目
8,000+
设备手册库
主流水务装备操作、维护与故障排查规程
15,000+
案例经验库
真实水厂运营故障、处置记录结构化入库
5,000+
行业标准库
国标、地标及行业技术规范全文索引
ARCHITECTURE
技术架构
从数据接入到用户交互的全链路架构
数据层
SCADA 数据 传感器实时流 历史运营数据 视频监控流
↓
知识层
行业知识图谱 工艺规程库 故障案例库 设备手册库
↓
模型层（核心）
领域预训练基座 RAG 检索增强 工艺推理引擎 多模态分析
↓
应用层
知识问答 异常诊断 优化建议 报告生成
↓
接入层
Web 对话界面 API 集成 平台插件 企业微信 / 钉钉
COMPARISON
传统方式 vs 数矿大模型
传统方式
响应速度
依赖专家经验，响应小时级
知识覆盖
分散在文档与少数老员工脑中
一致性
不同班次、经验判断标准不统一
报告制作
人工汇总整理，耗时 2–4 小时
经验传承
老员工离职带走核心经验
接入成本
培训周期长，新员工上岗慢
数矿大模型
响应速度
秒级分析，即问即答
知识覆盖
3,600+ 文档统一沉淀，随时调用
一致性
统一推理逻辑，输出一致
报告制作
一键生成，格式规范
经验传承
知识库持续积累，永不流失
接入成本
零门槛对话，开箱即用
ENTERPRISE DEPLOYMENT
企业接入与部署
- 明确应用边界先选择知识问答、报告生成、异常分析或平台助手等具体场景。
- 梳理数据与知识盘点SCADA、设备、工艺文件、制度、案例及访问权限。
- 确定部署架构按网络、安全、并发和算力条件选择API或私有化部署。
- 试运行与持续评估建立答案复核、权限审计、反馈修正和版本更新机制。
FAQ
常见问题
数矿大模型与通用大模型有什么区别？
数矿面向水务场景组织工艺、设备、标准和运营知识，并可按权限接入企业实时数据与私有知识，用于问答、诊断、报告和分析辅助。
能否接入现有SCADA或智慧水厂平台？
可以通过API或项目接口接入SCADA、PLC、运营平台和知识库，具体数据范围、刷新方式与权限需按企业安全要求确定。
企业数据会不会进入公共模型？
可采用私有化部署和权限隔离方案，使企业数据在约定环境内使用；实际架构需结合网络、安全和算力条件设计。
模型给出的工艺建议能否直接自动执行？
模型输出应先作为分析和决策辅助。涉及设备控制时，必须经过规则校核、权限审核、现场验证并保留PLC联锁与人工接管。