从经验管理迈向智能运营：污水处理的AI变革之路

在市政污水建设年代，考核评估主要是以新增产能为主，因此项目决策通常聚焦于以下几点：

（1）是否满足现行和中短期预期的排放标准；

（2）设计处理规模能否覆盖规划负荷与未来发展需求；

（3）自动化和在线监测配置是否满足工艺控制和监管要求；

（4）总投资、建设周期和施工风险是否在可接受范围内。

在这一评价体系下，项目成功通常以试运行、竣工验收为节点，判断标准则主要包括是否按期建成、是否通过达标验收、设计功能是否完整实现等。十余年来的大规模建设，一大批重点城市和工业园区的污水厂，在工艺装备、自动化水平、监测体系与信息化系统方面，均已具备较为完善的基础条件。然而，在进入长期稳定运营阶段，行业共性问题逐步凸显：

（1）电耗水平居高不下，多数城镇污水厂单位水量电耗处于 0.35–0.50 kWh/m³ 区间，部分工况复杂、设施老旧的水厂能耗水平更高（注：国际上的先进水平大致在 0.25–0.40 kWh/m³ 之间。国内部分新建或经过精细化改造的大型污水厂也已达到这一水平）；

（2）药剂和污泥处置成本刚性增长，受药剂价格、污泥处置途径与标准变化等多重影响。与之形成对照的是，污水处理费调整机制尚不灵活，提价面临较强的社会公众接受度约束，水务企业在收入方面难以同步消化成本上涨的压力。与此同时，部分地区已开始探索以污染物削减效能为核心的绩效考核与支付体系（按效付费），但厂网权责分离、进水水质波动等现实问题使得这一机制的全面落地仍面临挑战；

（3）人员结构难以优化，编制刚性与技能要求提升之间的矛盾凸显。行业的快速转型，使得人才供需出现了明显的结构性错位。一方面传统市政工程、项目开发类岗位过剩，另一方面熟悉AI运维、节能诊断、工业废水深度处理等新技能的人才严重短缺。2026年上海环博会期间，求职者手持简历穿梭于展馆、被戏称为“环保行业失业人员再就业交流会”，正是这种人才结构错位的缩影；

（4）排放标准的调整正在改变污水厂的合规门槛。2026年3月1日起，《城镇污水处理厂污染物排放标准》（GB18918-2002）修改稿正式实施，核心变化是从“日均值”转向“瞬时值+日均值”双达标线——COD、氨氮、总氮、总磷增设瞬时值限值，pH、色度、粪大肠菌群数由日均值改为瞬时值。这意味着，过去依赖调节池缓冲、靠24小时混合样平滑波动的做法不再可行，任何一次进水冲击或运行波动都可能直接导致瞬时超标。对于面临极端降雨冲击、非常规进水频发的污水厂而言，应急成本从偶发性的意外开销变成常态化的经营压力。

上述问题的核心，已不再是能否实现达标排放，而是如何在更长周期内，以合理的综合成本与可控的风险水平，实现持续可发展的运营。在水务工程资产与技术体系基本成型之后，运营成为行业共同面对的问题：一座污水处理厂在长期运行过程中，运营成本（OPEX ）能否保持可控，整体运营经济性是否具备中长期可持续条件。

在建设导向的市政污水资产运营管理体系中，CAPEX始终处于领导层决策的中心位置：

项目立项阶段，重点把控总投资规模与财政承受能力；

设计与招标阶段，围绕建设内容、工艺路线及设备选型展开；

合同执行与竣工验收阶段，以建设进度、功能落地、出水达标为主线。

在此管理框架下，决策实际上比较集中于项目建设期与投运初期。而从水务企业经营管理的实际情况来看，投资决策的真实成效，需在投产后15–20年的长期运营周期中才能充分显现。污水厂典型运营成本（OPEX）构成主要包括：

能源成本：曝气、污水提升、内回流、污泥脱水等环节的电力消耗，在运营成本中占比偏高，部分执行严格排放标准的水厂可达 30%–50%；

药剂成本：碳源、营养盐、絮凝剂、除磷药剂、消毒剂等投入，随工艺路线与进水水质波动，占比多在 15%–25%；

污泥处置成本：污泥脱水、转运及最终处置费用，在污泥产量偏高、处置渠道受限的区域，成本占比持续攀升；

人员成本：运行、维修、管理等岗位的人力支出，在运营成本中占比较为稳定，但技能结构升级带来的薪酬压力正在显现；

运维及维修成本：备品备件、设备维修及第三方维保服务支出，随着设备老化程度和运行年限增加而上升；

风险与合规成本：因出水超标、应急处置、监管核查及相关处罚产生的直接与间接费用。

若仅在建设阶段追求工艺先进性、自动化完备度，却未在长期运行中建立针对上述运营成本构成的动态管控与优化机制，即便前期技术配置标准较高，水厂整体经济性也难以达到预期。对于水务集团管理层而言，普遍存在较为直观的感受：厂区现代化水平不低，但经营利润表现与现金流，始终面临持续的运营压力。因此，从以 污水厂CAPEX成功率为核心转向兼顾CAPEX决策质量与OPEX长期运营表现，是污水处理厂从建设为主进入到运营为主的前提。从这个视角来评估人工智能的应用价值，才能有效避免片面追求新技术展示、忽略长期运营实效的误区。

在既有自动化和信息化基础上引入AI，不宜理解为一次性整体更换，而应视为在现有体系上分层次或者说分模块叠加与整合（注意一定要整合并且整合是有相当难度的）。从技术可行性、工艺可控性以及对污水厂运营的影响来看，可以将 AI 介入划分为三个维度：运行推理、全过程控制和运营优化。

运行推理是在不改变原有控制逻辑的前提下，系统性提升数据利用效率，为技术和运营管理决策提供更可靠的依据。

工艺方面主要包括：

（1）数据治理与质量提升：对在线仪表、SCADA、实验室检测、气象与水文等多源数据进行清洗、比对和异常识别，提升数据可用性；

（2）指标分析与趋势预测：对进出水水质水量、能耗、药耗等关键指标进行统计分析和趋势预测，为运行调整提供参考；

（3）异常检测与预警：识别非常规进水、工艺异常波动、关键设备潜在故障等情况，提前提示运行人员。

注：有效的、高质量的大模型能力利用，可以较大提升上述效果。但我们经常看到的豆包式问答窗口，这样的应用更像是玩具，作用相当有限。

运营方面主要包括：

（1）班组与运行记录：将班组报表、巡检记录、故障登记、应急处置记录等从纸质或分散表格转化为可分析数据，便于后续进行班组间对比和模式分析；

（2）成本与工况关联：将能耗、药耗、污泥、人工工时等信息与工况、季节、降雨、监管事件等关联，形成”成本—工况—风险“一体化视图；

（3）运行场景识别：对历史运行数据进行聚类，识别出低负荷夜间模式、雨季高负荷模式、部分设备停运模式等典型运行场景。

AI 运行推理以分析和决策生成为主，但不直接下发控制指令，主要解决三类问题：一是精准呈现污水厂不同运行场景下的真实工况与运营成本（OPEX）分析；二是对比同类工况下不同班组的运行管控效果与成本差异；三是区分运行异常成因，判定其属于工艺、设施结构性问题，还是运行模式与管理方式导致的问题。

在辅助决策基础上，AI能力与自动化控制系统深度融合（注意不是用AI赋能之类、从技术实现来说融合和赋能有很大区别），由单一工艺单元的局部自优化演进至面向全过程的协同控制。其重点不在单点参数优化，而是在出水达标、运行成本、低碳等或选取单个全局性目标或做更高级的运筹计算，对各处理单元实施联动调控，形成跨单元闭环运行控制体系。在这一过程中，先以曝气、加药、回流等单元控制为基础，再通过全局目标约束与跨单元协同，实现从局部最优到全厂系统寻优的升级。

在工艺控制方面，主要体现为：

跨单元协同控制：统一优化溶解氧、碳源投加及回流比等关键变量，避免局部调节引发系统性偏差；

全流程负荷动态分配：依据进水水量、水质及系统状态，对各单元负荷进行实时调整，保持前后段工艺匹配；

多目标约束优化：在出水达标约束下，综合平衡能耗、药耗与污泥产量，实现整体成本优化；

分层控制机制：结合实时调节与负荷预测，形成短周期控制与中长期修正相结合的策略体系；

单元级优化作为执行层运行，接受统一策略调度，不再独立设定控制目标。

在运营层面，全过程控制进一步体现为运行与设备、计划的协同：

典型工况策略结构化数字化：形成低负荷、冲击负荷及季节波动等场景下的标准化运行策略，可以通过系统去分解执行；

运行与检修联动：结合设备状态与负荷预判，优化检修安排，进一步迎合污水处理工艺和设备强结合的行业特性；

操作行为标准化：统一不同班组在同类工况下的操作逻辑，减少人为差异。

上述的实现，需要有耐心、定力和技术领导力。污水厂有一员干将，能够执行贯彻上级意图，能坚定推动工程与管理。技术方面一是明确运行边界与安全约束；二是自控系统具备外部指令接入及安全回退机制；三是控制策略经过仿真与试运行验证后再逐步投产。将技术和管理融合，建立模型上线与迭代管理机制，持续跟踪电耗、药耗及污泥产量等关键指标，并在绩效考核中体现优化成效，保证运行目标与评价导向一致。

运营模式优化的关注点是将 AI 能力进一步嵌入到污水厂整体运营中，使工艺运行、检修与资产管理、应急与风险控制以及与集团职能部门的接口协同演进。主要涉及以下几个方面：

（1）运行模式体系化与班组/考核联动。将原本依赖个人经验的运行方式梳理为若干标准化的运行模式，并通过数据分析对不同模式的 OPEX和风险表现进行对比。在此基础上，将运行模式与班组考核指标关联，不仅关注结果是否达标，也关注在何种模式下、以何种成本达标，逐步引导班组向经过验证的优选模式收敛；通过AI系统提供运行日志分析与模式评价，增强班组长和运行人员在决策时的数据支持能力；

（2）检修策略与资产管理的协同。通过AI实现设备健康诊断与故障预警，推动检修从事后维修向计划检修、状态检修升级；融合设备状态、运行模式、负荷与 OPEX 数据，优化检修计划与备件策略，兼顾故障防控与成本管控；为资产全生命周期管理、技改更新决策提供客观数据依据；

（3）应急与风险管理的前移。基于历史数据与仿真，构建非常规进水、极端天气、设备故障等场景的应急响应方案；依托AI提前识别风险，联动预警、预案、值班与运行模式切换，压缩应急响应时长；通过系统全量数据复盘处置效果与成本，持续优化应急方案；

（4）与集团职能部门接口方式的调整。将单厂运行模式、OPEX、设备状态、风险数据结构化对接集团财务、采购、人力、风控、信息化部门；依托AI场景化分析数据，支撑集团预算编制、能源/药剂/污泥集中采购、人力资源规划决策；为集团内控合规提供实时可追溯的运行风险数据，消除信息壁垒。

通过运营优化，AI 不再仅仅是工艺参数的优化工具，而是成为污水厂运营模式调整与持续改进的重要支撑。对厂级管理层而言，可依托AI，优化班组管理、考核机制、检修策略与应急体系。对集团管理层而言，则意味着可以在单厂实践基础上，逐步形成更稳健的集团—单厂协同模式。

如果没有整体规划，污水厂AI应用很容易就陷入点状局限的困难当中。例如某个单元开展负荷预测、某工艺段推进能耗优化、单个信息系统叠加AI功能模块等。此类试点虽有实践价值，但未与OPEX管控目标、管理机制深度绑定，无法在企业层面形成可持续的运营收益。接下来就是让运营方形成一个观点——AI也没什么用。污水厂AI智能化技改应定位为整体推进架构，而非孤立项目，更利于管控风险、沉淀能力、放大收益，具体可从运行推理、全过程控制、运营优化三个方面展开。

运行推理方面，以夯实数据底座、提升分析能力为核心，聚焦OPEX管控需求，清晰厘清运营成本的构成的变动规律，同时精准呈现不同运行场景的工况状态、不同班组的管控差异，区分运行异常的结构性成因与管理性成因，为管理层决策提供数据支撑，打破依赖经验决策的局限。

全过程控制方面，在数据基础好、运行稳定的厂站及工艺单元，推动AI从辅助分析向实操控制延伸，搭建全流程自优化控制体系，覆盖工艺运行、设备运维等关键环节，通过精准调控实现能耗、药耗等核心指标的可量化改善，同时配套完善的安全机制，确保控制可靠、可追溯。

运营优化方面，以AI为支撑，覆盖污水厂工艺调控、设备运维、成本管控、应急处置、班组管理全环节，打通工艺运行与日常运营的协同链路，实现从单一工艺参数优化，到全厂能耗、药耗、运维成本、运行风险的系统性优化，持续提升全厂运营效率与收益稳定性。

对技术管理者而言，重点不是单独开发某个模型，而是搭建能长期稳定用的技术体系，抓好数据管道、模型维护和安全合规这些基础工作。对管理层而言，要在预算安排、收益评估、试点推进上留足空间，不要把AI当成一次性项目来做，而是当成长期的运营能力建设来抓。

AI吞噬污水是一个文章系列。同前面的文章一样，我们不想停留在对概念的阐述当中，而是探讨面向落地的实践路径。我们期望为水务企业在未来3–5年规划和实施AI智能化技改提供一些有限的但是有用的参考。

作为本系列的首篇，本篇文章主要有两个目标：一是从 CAPEX 与 OPEX 视角梳理当前阶段的行业特征，说明从经验管理走向数据驱动乃至是AI运营的必要性；二是给出 AI 介入污水厂的三个维度，并明确三个维度的侧重点和价值。

在此基础上，后续各篇将按照既定的四部分结构逐步展开：

第一部分：认知与算账

聚焦AI在行业内的实际应用进展与渗透情况。从OPEX结构拆解与简化ROI模型出发,分析AI投入的经济合理性。

第二部分：应用与建设

围绕污水厂全流程应用场景、厂网及园区级协同、数据与系统基础条件、试点项目设计及效果评估等主题,阐明AI在不同层级的具体应用方式与建设路径。

第三部分：运营、人与组织

通过日常工作、岗位职能重构、考核与激励机制调整、风险边界管理等内容,进一步展开本文提及的运营模式优化,回应班组管理、设备检修、应急处置等实际问题。

第四部分：案例与展望

分析某污水厂AI智能化技改建设路径及其管理者的行动策略,对上述进行归纳与验证,为行业人士提供参考、以明确当前所处阶段与可行的推进方向。