随着城市化进程加快和环保要求的日益严格，污水处理厂作为城市基础设施的重要组成部分，承担着净化污水、保护环境的关键任务。然而，传统污水厂管理模式存在监测滞后、调控不精准、信息孤岛等问题，难以满足高效、稳定处理污水的需求。污水厂管控系统利用物联网、大数据、人工智能等先进技术，实现对污水厂全流程的智能化管理，提升污水处理效率和质量，降低运营成本，为城市水环境的改善提供有力支持。

一、建设目标

1、实时精准监测：对污水厂进水、处理过程、出水等关键节点进行 24 小时不间断监测，实时获取水质、水量、设备运行状态等数据，为后续管理提供准确依据。

2、智能优化调控：基于实时数据和智能算法，动态调整污水处理工艺参数，优化设备运行，确保出水水质稳定达标，同时降低能耗和药剂消耗。

3、故障及时预警：实时监测设备运行状况，提前预测设备故障和水质异常，及时发出预警，降低设备故障率，减少水质超标风险。

4、高效协同管理：打破部门之间的信息壁垒，实现生产、运维、管理等部门的数据共享和协同工作，提高污水厂整体运营效率。

二、系统架构

1、感知层：在污水厂各关键位置部署多样化传感器和智能设备。在进水口、反应池、沉淀池、出水口等位置安装水质传感器，监测化学需氧量（COD）、氨氮、总磷、酸碱度（pH）等关键水质指标；安装电磁流量计、超声波液位计监测水量和水位；在各类处理设备（如水泵、风机、曝气设备等）上安装振动传感器、温度传感器、电流传感器等，实时采集设备运行参数，并将数据传输至网络层。

2、网络层：搭建有线与无线网络融合的通信架构。有线网络以光纤为主，构建高速稳定的骨干网络，保障大量数据和控制指令的可靠传输；无线网络采用工业级 Wi-Fi、5G、LoRa 等技术，满足移动设备和分散监测点的数据传输需求，确保数据实时上传。同时，部署防火墙、入侵检测系统等网络安全设备，保障数据传输安全。

3、平台层：构建污水厂管控平台，包含数据中心、大数据分析平台、人工智能引擎和应用支撑平台。数据中心集中存储污水厂的各类历史和实时数据；大数据分析平台对数据进行清洗、分析和挖掘，提取有价值信息；人工智能引擎运用机器学习、深度学习算法，实现水质预测、设备故障诊断、工艺优化等功能；应用支撑平台提供数据接口、用户权限管理、业务流程管理等基础服务，保障系统稳定运行和应用开发。

4、应用层：开发面向污水厂不同岗位人员的应用系统，包括实时监测系统、智能调控系统、故障预警系统、协同管理系统等。通过直观的可视化界面，将污水处理数据和管理信息呈现给用户，方便操作和决策。

三、产品介绍