智慧污水厂
围绕稳定达标、节能降耗和少人值守，将进出水、加药、曝气、污泥、设备与运营数据形成闭环。
- 进出水水质与流量监测
- 碳源、除磷与消毒精准加药
- 生物池智能曝气与回流控制
- 污泥沉降与微生物智能诊断
- 设备状态、能耗与巡检管理
- 数字孪生与厂级运营平台
SOLUTION SCOPE
一套数据底座，适配供水厂与污水处理厂
先明确工艺对象和建设边界，再按现场条件组合监测、控制、诊断与运营模块。智慧供水厂
围绕供水安全、制水稳定和精细运营，协同原水、制水工艺、设备、能耗及管网数据。
- 原水与出厂水水质监测
- 混凝、消毒和pH精准加药
- 泵组优化与关键设备管理
- 滤池运行分析与反冲洗控制
- 生产调度、能耗和巡检管理
- 供水管网监测与漏损治理
PAIN POINTS
您的水厂是否面临这些困境？
异常发现平均滞后 4h
人工巡检效率低
人工巡检频次有限，夜间无人值守风险大，异常事件往往发现时已造成生产损失
人工调参延误 2–4h
水质达标压力大
进水水质波动大，人工调参经验依赖性强，调节滞后导致出水达标风险居高不下
曝气占总电耗 40%+
能耗居高难降
鼓风曝气设备凭经验调控，缺乏精准数据支撑，高达15–25%的电耗节能空间无法释放
非计划停机损失 6–12h
设备维护被动
故障事后处理，无法提前识别设备潜在风险，每次非计划停机严重影响产能连续性
TRANSFORMATION
告别传统运维，拥抱智能时代
传统信息化 1.0
✕
流程线上化
线下业务迁移至线上，替代纸质流程，仅作辅助工具
✕
被动运维
依赖人工巡检，故障发生后才处理，响应严重滞后
✕
经验决策
运行策略依赖个人经验，主观性强，无法精准优化
→
金控 AI 智能体 2.0
✓
主动预警
AI实时监测水质与设备状态，提前发出风险信号，减少非计划停机
✓
智能决策
基于大数据与AI算法实时优化运行策略，精准降低能耗药耗
✓
数据闭环
感知→决策→执行全链路打通，构建数字孪生，实现自主优化
AI AGENT SYSTEM
三级 AI 智能体协同架构
感知神经末梢 → 工艺层协同 → 厂级中枢，全自动闭环
TARGETS
量化建设目标
PROCESS
标准实施路径
FAQ
智慧水厂建设常见问题
智慧水厂和智慧污水厂的建设范围有什么不同？
供水厂更关注原水、制水、消毒、泵组和供水安全；污水厂更关注进出水、生化处理、曝气、加药、污泥和排放稳定。两类项目都可共用数据底座、设备管理和运营平台。
既有水厂是否必须一次性整体改造？
不需要。可先从仪表补点、单个工艺控制或运营平台切入，验证数据和控制效果后，再逐步扩展到跨系统协同。
能否接入现有PLC、SCADA或第三方系统？
需要先核对PLC/DCS型号、通信协议、接口权限、网络区域和数据质量，再制定接口清单与安全边界。
项目启动前需要提供哪些资料？
建议准备工艺流程图、设备与仪表清单、自控系统架构、历史运行数据、当前痛点以及希望改善的水质、能耗、药耗或管理目标。