中鐵城際智能加藥系統(tǒng)采用分層分布式架構(gòu)，分為主控系統(tǒng)和水質(zhì)監(jiān)測與加藥執(zhí)行系統(tǒng)兩大模塊，通過實時數(shù)據(jù)交互實現(xiàn)閉環(huán)控制。

一、核心子系統(tǒng)及功能

水質(zhì)監(jiān)測子系統(tǒng)

實時采集礬花圖像及水質(zhì)參數(shù)圖像預處理（灰度化、去噪、增強、二值化）提取礬花密度、粒徑分布等特征參數(shù)防腐型工業(yè)相機（500萬像素，防水防塵IP68，耐酸堿材質(zhì)）LED自動補光系統(tǒng)雨刷清潔裝置（耐海水不銹鋼材質(zhì)，斜45°安裝）多參數(shù)水質(zhì)傳感器（濁度、pH、溫度、電導率等）硬件組成：軟件功能：

加藥執(zhí)行子系統(tǒng)

根據(jù)控制指令調(diào)節(jié)藥劑投加量實時監(jiān)測藥劑剩余量及管道壓力計量泵（支持變頻調(diào)節(jié)）藥劑存儲罐（分格設計，防止藥劑混合污染）流量計與壓力傳感器硬件組成：軟件功能：

主控系統(tǒng)（深度學習核心）

結(jié)合實時圖像特征與歷史數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整混凝劑/絮凝劑配比在線優(yōu)化加藥量，平衡水質(zhì)達標與藥劑成本圖像識別模型：基于CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡）的礬花形態(tài)分類模型預測模型：LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡）水質(zhì)變化趨勢預測優(yōu)化算法：PID（比例-積分-微分）控制器 + 強化學習（RL）策略算法模塊：決策邏輯：

二、絮凝加礬系統(tǒng)優(yōu)化控制流程（前饋+反饋）

1. 前饋控制（預測性投加）

輸入數(shù)據(jù)：原水水質(zhì)參數(shù)（濁度、溫度、pH、有機物含量）水量波動數(shù)據(jù)（流量傳感器實時監(jiān)測）歷史加藥記錄與對應水質(zhì)響應數(shù)據(jù)控制邏輯：模型預測：利用LSTM網(wǎng)絡預測未來15-30分鐘的水質(zhì)變化趨勢。藥劑預判：基于預測結(jié)果，提前調(diào)整混凝劑（如硫酸鋁）基礎投加量，抵消水質(zhì)波動影響。協(xié)同控制：若預測到高濁度沖擊，自動增加絮凝劑（如聚丙烯酰胺）輔助吸附。

2. 反饋控制（實時校正）

輸入數(shù)據(jù)：實時礬花圖像特征（密度、粒徑、沉降速度）在線水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)（濁度、COD、SS等）控制邏輯：圖像分析：通過CNN模型識別礬花形態(tài)，判斷混凝反應效果（如礬花細小分散→投藥不足；礬花過大易碎→投藥過量）。PID調(diào)節(jié)：根據(jù)實測濁度與目標值的偏差，動態(tài)調(diào)整計量泵頻率（如PID公式：Δ投藥量 = Kp×e(t) + Ki∫e(t)dt + Kd×de(t)/dt）。強化學習優(yōu)化：引入RL算法（如DQN），通過試錯學習優(yōu)化長期投藥策略，降低藥劑浪費。

3. 協(xié)同控制策略

多參數(shù)耦合：當pH異常時，優(yōu)先調(diào)整pH調(diào)節(jié)劑，再修正混凝劑投加量。在低溫環(huán)境下，自動增加絮凝劑濃度以彌補反應速率下降。安全約束：設定藥劑投加上下限閾值，避免過量投加導致出水殘留超標。緊急情況下（如傳感器故障），切換至預設安全模式維持基本投藥。

三、技術(shù)優(yōu)勢

智能化決策：深度學習模型實現(xiàn)礬花形態(tài)與水質(zhì)指標的精準關(guān)聯(lián)，減少人工經(jīng)驗依賴。動態(tài)適應性：前饋+反饋雙閉環(huán)控制，兼顧預測性與實時性，適應水質(zhì)水量波動。降本增效：藥劑投加量平均降低15%-20%，出水水質(zhì)達標率提升至98%以上。耐久可靠：全防腐設計+IP68防護，適應海水、淡水及高污染環(huán)境，設備壽命延長3倍以上。

四、應用場景示例

自來水廠：應對雨季原水濁度突增，自動切換混凝劑配方。工業(yè)廢水處理：針對含油廢水，協(xié)同投加破乳劑與絮凝劑，提升分離效率。農(nóng)村分散式凈水：通過邊緣計算實現(xiàn)低功耗、低成本自動化加藥。

中鐵城際礬花智能加藥系統(tǒng)通過融合計算機視覺、深度學習與先進控制算法，實現(xiàn)了從“經(jīng)驗驅(qū)動”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的跨越式升級，為水處理行業(yè)提供了高精度、低成本的智能化解決方案。