引言

隨著我國城市化建設步伐的推進和城市經濟的快速發展，水污染問題日益突出［1］。水處理過程，由于受很多因素影響，具有高度復雜性、不確定性以及非線性，水質凈化的難度也是數倍增加。

目前，污水處理過程中存在水質監測時效性低、出水水質超標、運行能耗過高、多種凈水劑投放量無法預測等諸多問題，具有實時監測和凈水劑投放量預測功能的監測站點作為改善污水處理運行效果和提高運行效率的關鍵，已成為污水處理廠的重要選擇。由于原水水質指標和進水流量之間是非線性關系，并具有一定的耦合性，同時還會受到諸如季節等因素的影響而變化，凈水劑中的混凝劑投放量的控制尤為困難。混凝工藝作為水處理系統的核心環節，主要通過化學作用去除水體懸浮物［2］。其處理效能直接決定著后續工藝的穩定性，因此需要根據原水水質的周期性波動、季節性差異及動態變化進行實時調控。然而傳統控制策略因水質參數的強時變特性，往往難以實現精準的藥劑投加量調節，導致混凝劑投放精度難以保障。我國供水企業在混凝劑智能控制領域的技術發展相對滯后，長期以來主要依賴人工經驗進行藥劑投加決策［3-4］。

由于原水水質與處理效果間存在復雜的非線性關系，常規數學建模方法難以構建精準預測模型。在此背景下，基于深度學習的智能控制技術展現出獨特優勢。該技術依托海量運行數據，通過自主特征提取和模式識別，無需預設固定模型結構即可完成動態優化，已在多個工業場景中驗證了其適應復雜系統控制的準確性與可靠性。近年來，水質預測與優化研究通過深度學習和機器學習技術的創新應用不斷突破。Im等人基于韓國33家凈水廠五年高分辨率時序數據，構建覆蓋全國供水系統的深度學習模型，其平均預測準確率達9878%，最大預測準確率接近99.98%［5］。Cai等人提出的TWQ-TPN網絡通過時序特征提取與長期波動建模，在pH、濁度和余氯預測中實現行業領先性能，并通過消融實驗驗證了模型設計的有效性［6］。Torky等人開發的混合機器學習框架在飲用水安全分類任務中達到947%平均準確率，其中隨機森林和光梯度提升機模型表現最佳，而水質指數預測任務中輕量梯度提升回歸模型以0.99測試準確率和低誤差率顯著優于傳統方法［7］。Saroja等人采用LSTM和CNN分別構建水質指數預測與分類系統，其中LSTM模型以97%準確率實現水質指數精準預測，CNN分類器則將錯誤率降至002［8］。Sv等人設計的CNN-ELM混合異常檢測模型通過0.92的F1分數顯著提升傳感器數據可靠性［9］。Mousavi等人通過小波去噪與ANFIS融合建模，使濁度預測精度提升12%［10］。Trejo.Zuniga等人利用CNN突破傳統濁度測量局限，在實驗室和實際水體分類中分別取得97%與85%準確率，實現理論與實踐的平衡［11］。Zhu等人開創的絮凝張量圖深度學習系統以98%分類準確率實現污染物快速識別，將絮凝過程反饋延遲縮短至實時水平［12］。針對原水水質動態變化對混凝效果的影響，深度學習技術通過構建動態關聯模型，能夠有效解析水質指標與藥劑投量的非線性關系。該方法利用海量水質監測數據，結合大數據挖掘技術，突破傳統固定建模的局限性，實現水質波動下的精準預測。

本研究基于深度學習算法，建立水質特征與投藥量的自適應映射機制，通過實時解析濁度、pH值等關鍵參數的變化規律，動態生成最優投加策略。這種自主優化機制不僅降低了水質時變性對混凝工藝的干擾，同時依托多維數據融合分析，顯著提升了混凝劑調控的時效性與精準度。

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作者信息：

李澤楷，章杰

(福州大學物理與信息工程學院微納器件與太陽能電池研究所，福建福州350108)