引言

随着我国城市化建设步伐的推进和城市经济的快速发展，水污染问题日益突出［1］。水处理过程，由于受很多因素影响，具有高度复杂性、不确定性以及非线性，水质净化的难度也是数倍增加。

目前，污水处理过程中存在水质监测时效性低、出水水质超标、运行能耗过高、多种净水剂投放量无法预测等诸多问题，具有实时监测和净水剂投放量预测功能的监测站点作为改善污水处理运行效果和提高运行效率的关键，已成为污水处理厂的重要选择。由于原水水质指标和进水流量之间是非线性关系，并具有一定的耦合性，同时还会受到诸如季节等因素的影响而变化，净水剂中的混凝剂投放量的控制尤为困难。混凝工艺作为水处理系统的核心环节，主要通过化学作用去除水体悬浮物［2］。其处理效能直接决定着后续工艺的稳定性，因此需要根据原水水质的周期性波动、季节性差异及动态变化进行实时调控。然而传统控制策略因水质参数的强时变特性，往往难以实现精准的药剂投加量调节，导致混凝剂投放精度难以保障。我国供水企业在混凝剂智能控制领域的技术发展相对滞后，长期以来主要依赖人工经验进行药剂投加决策［3-4］。

由于原水水质与处理效果间存在复杂的非线性关系，常规数学建模方法难以构建精准预测模型。在此背景下，基于深度学习的智能控制技术展现出独特优势。该技术依托海量运行数据，通过自主特征提取和模式识别，无需预设固定模型结构即可完成动态优化，已在多个工业场景中验证了其适应复杂系统控制的准确性与可靠性。近年来，水质预测与优化研究通过深度学习和机器学习技术的创新应用不断突破。Im等人基于韩国33家净水厂五年高分辨率时序数据，构建覆盖全国供水系统的深度学习模型，其平均预测准确率达9878%，最大预测准确率接近99.98%［5］。Cai等人提出的TWQ-TPN网络通过时序特征提取与长期波动建模，在pH、浊度和余氯预测中实现行业领先性能，并通过消融实验验证了模型设计的有效性［6］。Torky等人开发的混合机器学习框架在饮用水安全分类任务中达到947%平均准确率，其中随机森林和光梯度提升机模型表现最佳，而水质指数预测任务中轻量梯度提升回归模型以0.99测试准确率和低误差率显著优于传统方法［7］。Saroja等人采用LSTM和CNN分别构建水质指数预测与分类系统，其中LSTM模型以97%准确率实现水质指数精准预测，CNN分类器则将错误率降至002［8］。Sv等人设计的CNN-ELM混合异常检测模型通过0.92的F1分数显著提升传感器数据可靠性［9］。Mousavi等人通过小波去噪与ANFIS融合建模，使浊度预测精度提升12%［10］。Trejo.Zuniga等人利用CNN突破传统浊度测量局限，在实验室和实际水体分类中分别取得97%与85%准确率，实现理论与实践的平衡［11］。Zhu等人开创的絮凝张量图深度学习系统以98%分类准确率实现污染物快速识别，将絮凝过程反馈延迟缩短至实时水平［12］。针对原水水质动态变化对混凝效果的影响，深度学习技术通过构建动态关联模型，能够有效解析水质指标与药剂投量的非线性关系。该方法利用海量水质监测数据，结合大数据挖掘技术，突破传统固定建模的局限性，实现水质波动下的精准预测。

本研究基于深度学习算法，建立水质特征与投药量的自适应映射机制，通过实时解析浊度、pH值等关键参数的变化规律，动态生成最优投加策略。这种自主优化机制不仅降低了水质时变性对混凝工艺的干扰，同时依托多维数据融合分析，显著提升了混凝剂调控的时效性与精准度。

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作者信息：

李泽楷，章杰

(福州大学物理与信息工程学院微纳器件与太阳能电池研究所，福建福州350108)