ZONAS TECH · WATER AI VALIDATION
水厂人工智能时序干预阶段成果看板
基于污水处理厂 6 年历史运行数据，完成水质时序预测、安全约束识别、运行优化推演与反馈学习闭环验证，为后续水厂试点合作和集团化复制提供阶段性证据基础。
历史数据基础
6 年
覆盖水质、工况、药剂、异常窗口等运行维度
安全约束复核
648,400 次
识别可优化窗口、拒绝边界与人工复核条件
运行优化推演
745,100 次
围绕药剂、工况、安全裕度与执行窗口开展复核
闭环反馈推演
765,486 次
验证人工修正、风险命中与策略权重更新逻辑
一、背景情况
污水处理厂在日常运行中普遍面临进水波动、出水稳定、药剂成本控制和人工经验依赖等问题。传统管理方式多以事后统计和人工判断为主，难以持续形成可验证、可解释、可复制的运行优化机制。
本阶段工作围绕“在保障水质安全前提下降本增效”开展，不以直接自动控制为目标，而是先通过历史数据回放、风险识别和策略复核，验证人工智能时序方法能否形成辅助决策能力。
数据基础
6 年历史运行数据，覆盖水质、工况、药剂、异常窗口等维度。
6 年历史运行数据，覆盖水质、工况、药剂、异常窗口等维度。
业务目标
先判断能不能减，再判断减什么、减多少、持续多久。
先判断能不能减，再判断减什么、减多少、持续多久。
安全口径
所有优化结论均为历史回放和功能验证，不表述为现场自动控制结果。
所有优化结论均为历史回放和功能验证，不表述为现场自动控制结果。
二、我们做了什么
第一层
安全约束识别针对接近排放限值、进水冲击、低温、高波动、组合压力等场景，形成拒绝边界和人工复核规则。
第二层
运行优化推演在安全候选窗口内，结合药剂价格、执行率、安全折算、响应滞后和处理规模，复核运行优化空间。
第三层
反馈学习闭环将动作接受、拒绝样本、人工修正和风险命中回写为策略权重，验证闭环自适应优化逻辑。
三、水质预测验证摘要
既有水质时序预测验证材料显示，系统在多个关键水质指标上具备可用于运行研判的预测稳定性。短窗预测更适合用于近日运行趋势识别和操作前置提醒，长窗预测更适合用于阶段性风险预判和厂站管理复盘。
好氧池总磷
SMAPE 均值：短窗约 6.7%，长窗约 12.8%。
SMAPE 均值：短窗约 6.7%，长窗约 12.8%。
进水总氮
SMAPE 均值：短窗约 8.6%，长窗约 9.8%。
SMAPE 均值：短窗约 8.6%，长窗约 9.8%。
一级A总磷
SMAPE 均值：短窗约 8.8%，长窗约 14.2%。
SMAPE 均值：短窗约 8.8%，长窗约 14.2%。
该部分为技术验证材料的结构化摘要，用于说明模型在水质指标预测方面的阶段性表现；正式合作阶段建议结合贵方试点厂站数据重新建模、复核和固化。
四、阶段性结论
- 现有历史运行数据已经能够支撑水质时序预测、低风险窗口识别和药剂优化历史回放。
- 短窗预测指标具备较好的运行提示价值，长窗预测能够辅助阶段性风险研判和运行复盘。
- 严格安全约束会显著收敛优化空间，因此更适合以“安全优先、稳态优化、逐厂复核”的方式推进。
- 反馈学习验证表明，系统可以将执行反馈、人工修正和拒绝边界转化为下一轮策略权重，具备闭环技术方案雏形。
- 当前更适合对外表述为“已完成历史回放与功能验证，具备进入代表性厂站试点复核的基础”。
五、下一步合作安排
1. 明确试点厂站
结合贵方厂站类型、处理规模、运行稳定性和数据基础，选择 1-2 个代表性厂站作为首批验证对象。
2. 对齐数据口径
在数据安全和合作边界下，对齐水质、工况、药剂台账、异常运行记录和成本核算口径。
3. 开展厂站级复核
基于试点厂站数据重新训练和复核模型，输出水质预测、风险窗口和可执行优化建议。
4. 形成试点报告
由双方共同确认阶段性结果，沉淀为可复用的厂站试点方案和集团化推广路径。
六、材料状态
已形成《水厂人工智能时序干预实验小结》PDF、历史回放推演数据、反馈学习验证报告和阶段成果看板。上述材料可支撑后续商务沟通、试点方案和厂站级复核工作。
基于数据安全和合作边界要求，本页采用阶段性成果摘要口径；正式合作阶段可结合贵方试点厂站数据、药剂成本口径和运行管理要求开展厂站级复核。