基于物联网的污水处理厂智能运维优化策略研究

摘要：本文聚焦于物联网技术在污水处理厂智能运维中的应用。首先介绍了物联网技术体系及其核心技术，强调其在工业领域尤其是污水处理场景中的关键作用。阐述了污水处理厂智能运维的内涵与需求，包括复杂工况适应性、资源高效利用、系统稳定性保障和环境合规性管理。进而提出基于物联网的污水处理厂智能运维优化策略，涵盖实时监测与数据融合、智能分析与动态决策、自动化调控与协同响应、预测性维护与资源规划以及系统集成与生态协同等方面。旨在利用物联网技术提升污水处理厂的运维效率、降低成本、保障系统稳定运行并实现环境合规，推动传统污水处理向智慧化转型。

关键词：物联网；污水处理厂；智能运维优化策略

1.物联网技术简介

物联网（Internet of Things， IoT）是通过信息传感设备、网络通信技术与数据处理平台，实现物与物、物与人之间的泛在连接与智能协同的技术体系。其核心技术包括传感器网络、云计算、边缘计算及大数据分析等。在工业领域，物联网通过实时数据采集与远程控制，赋能设备智能化管理，优化生产流程并降低运维成本。在污水处理场景中，物联网技术可深度融合物理设备与数字系统，为水质监测、工艺调控及故障预警提供全链条支持，成为推动传统污水处理向智慧化转型的关键驱动力。

2.污水处理厂智能运维的需求

智能运维是以数据驱动为核心，通过自动化、信息化手段实现系统运行状态的实时感知、精准分析与自主决策。在污水处理厂中，智能运维需满足以下核心需求：

2.1 复杂工况适应性

城市污水具有显著的非稳态特征，其水质与流量受居民生活、工业排放、商业活动及季节性降雨等多重因素影响，呈现动态波动性与不确定性。传统运维模式依赖固定工艺参数与人工经验调整，难以快速响应进水负荷突变、污染物浓度陡升或极端天气引发的冲击。智能运维通过物联网感知网络实时捕捉水质变化趋势，结合自适应算法动态优化处理流程。例如，针对高悬浮物或毒性物质瞬时涌入，系统可自动增强预处理单元的运行强度；在低负荷时段，则切换至节能模式以减少冗余能耗。

2.2 资源高效利用

污水处理厂的运营成本高度依赖能源消耗、化学药剂投加及人力资源投入。传统粗放式管理易导致曝气过量、药剂浪费或设备空转等问题，显著增加运维经济负担。智能运维通过数据驱动的精细化管控，实现资源利用效率的全面提升。能源管理模块基于实时负荷与电价峰谷周期，动态调节鼓风机、水泵等高耗能设备的运行策略；智能加药系统依托水质反馈闭环，精准计算絮凝剂、碳源等化学品的投加量，避免过量使用或剂量不足。此外，自动化运维减少了对人工巡检的依赖，通过远程监控与智能告警优化人力配置，形成“人机协同”的高效管理模式。

2.3 系统稳定性保障

污水处理设备的连续稳定运行是保障出水水质达标的核心前提。传统运维中，设备故障多依赖事后维修，突发停机可能引发工艺链中断甚至环境风险。智能运维通过全生命周期健康管理，构建“预测-防护-修复”一体化保障体系。传感器实时监测设备振动、温度、电流等状态参数，结合故障模式库与机器学习模型，预判轴承磨损、电机过热等潜在问题，并提前制定维护计划。同时，智能系统支持多设备冗余设计与故障自愈机制，例如在关键泵机异常时自动切换备用机组，或通过工艺参数补偿维持生物反应池的稳定运行。这种主动防御策略显著降低了非计划停机概率，确保处理流程的连续性与可靠性。

3.基于物联网的污水处理厂智能运维优化策略

3.1 实时监测与数据融合

物联网技术通过部署多维传感器网络，构建覆盖污水处理全流程的动态感知体系。水质监测传感器实时采集化学需氧量（COD）、氨氮、总磷、总氮等关键指标；设备状态传感器则追踪泵机振动、电机温度、阀门开度等运行参数。借助低功耗广域网络（LPWAN）与边缘计算技术，数据在传输过程中完成初步清洗与本地化处理，减少云端负载。多源异构数据通过标准化协议与数据中台进行深度融合，消除信息碎片化问题，形成统一的实时数据库。这一过程不仅提升了数据的时效性与完整性，还为后续智能分析提供了高可信度的数据基底，确保污水处理工艺的透明化与可追溯性。

3.2 智能分析与动态决策

基于物联网采集的海量数据，智能分析系统通过机器学习算法与知识图谱技术，构建污水处理工艺的数字化孪生模型。该模型能够模拟不同工况下的处理效果，预测水质波动趋势与设备性能衰减规律。通过强化学习框架，系统在动态环境中自主优化曝气强度、污泥回流比例等核心参数，实现处理效率与能耗的精细化平衡。此外，决策引擎结合实时数据与历史经验库，生成多目标优化方案，例如在进水负荷突增时，自动调整格栅运行频率与沉淀池停留时间，确保系统快速适应外部扰动，维持稳定运行。

3.3 自动化调控与协同响应

物联网平台与可编程逻辑控制器（PLC）、分布式控制系统（DCS）深度集成，将优化决策转化为精准的设备指令。例如，根据溶解氧浓度动态调节风机转速，或基于流量变化控制提升泵的启停节奏。在异常工况下，智能系统通过规则引擎与模糊逻辑推理，识别设备故障或水质超标风险，触发分级响应机制：轻量级异常由边缘节点自动修复；复杂问题则启动多设备协同策略，如切换备用机组或临时启用应急处理单元。这种分层响应模式大幅缩短了故障处理周期，同时减少人工干预的依赖性，保障污水处理流程的连续性与鲁棒性。

3.4 预测性维护与资源规划

物联网技术通过采集设备振动频谱、电流波形及润滑状态等健康指标，构建预测性维护模型。利用时间序列分析与故障模式识别算法，系统可提前预判机械磨损、电气老化等潜在风险，并生成维护优先级清单，避免计划外停机。在资源管理层面，智能算法结合实时进水负荷与药剂反应效率，动态优化絮凝剂、碳源等化学品的投加量；能源管理模块则通过负荷预测与峰谷电价策略，调整曝气设备与水泵的运行时段，实现能耗成本的最小化。

3.5 系统集成与生态协同

基于物联网的智能运维平台打破传统子系统的数据壁垒，将监控、控制、维护等模块无缝整合，形成统一的决策中枢。平台可通过标准化接口与城市环境治理云平台互联，共享污水处理厂运行数据、气象信息及管网负荷状态，构建区域环境治理的数字孪生体。例如，在雨季来临前，系统可协同城市排水管网提前调整处理工艺，应对来水峰值；在工业废水集中排放期，联动环保监管部门加强水质监测频次。这种跨系统、跨层级的生态协同机制，不仅提升了单个污水处理厂的运行效能，更推动了城市水环境治理从孤立运营向智慧化、网络化转型，助力实现“厂-网-河”一体化管理的长远目标。

结 语：

综上所述，物联网技术为污水处理厂的智能运维带来了新的思路和方法。通过实时监测与数据融合、智能分析与动态决策、自动化调控与协同响应、预测性维护与资源规划以及系统集成与生态协同等优化策略的实施，能够有效提升污水处理厂对复杂工况的适应性，提高资源利用效率，保障系统的稳定运行，确保环境合规性。然而，在实际应用中，仍需进一步加强物联网技术与污水处理工艺的深度融合，完善相关的技术标准和规范，提高系统的可靠性和安全性。未来，随着物联网技术的不断发展和创新，相信其在污水处理厂智能运维领域将发挥更大的作用，为改善城市水环境质量做出更大贡献。

参考文献：

[1]赵晓龙.基于迁移学习的污水处理厂智能运维方法研究[D].重庆工商大学，2023.

[2]刘晓悦，王泰达，王兴楠等.基于工业物联网的污水处理厂远程监控技术研究[J].电气传动，2020（11）：60-64，71.