人工智能驅動的農村分散式污水處理系統優化路徑分析

摘要：本研究聚焦人工智能技術在農村分散式污水處理系統優化中的應用，剖析農村污水處理系統現存的技術缺陷、能耗瓶頸、運維管理及資源化困境。深入探討人工智能技術在該領域的應用基礎，包括核心技術原理與經濟可行性，設計涵蓋智能運行控制、資源回收閉環及分布式系統協同的優化路徑。經國內外典型案例實證分析，驗證路徑有效性并提出實施與政策建議。結果顯示，人工智能技術可降低能耗與成本，提高處理效率及資源回收利用率，對農村環境治理意義重大。

關鍵詞：人工智能；分散式污水處理；農村環境治理；資源回收；系統優化

本研究探討了人工智能（AI）技術優化農村分散式污水處理系統的路徑。針對該系統存在的工藝適配性不足、能耗高、運維難及資源化水平低等挑戰，研究分析了機器學習、數字孿生等AI技術的應用原理與經濟可行性，進而設計了涵蓋智能運行控制、資源回收閉環及分布式系統協同的優化路徑。國內外典型案例證實，該路徑能有效降低能耗與成本，提升處理效率與資源回收率，對推動農村環境治理可持續發展具有重要意義。

1 農村分散式污水處理系統現狀與挑戰

1.1 技術缺陷與能耗瓶頸

1.1.1 工藝適配性不足

農村地區和城市在人口密度、污水特性等方面有著明顯不同，使得城市污水處理工藝在農村應用時遭遇諸多問題，像膜生物反應器、序批式活性污泥法這類城市污水處理技術，因為建設成本高，運行維護復雜，在農村地區很難廣泛推行，根據相關研究，在云南地區，超過66%的污水處理設施由于運維復雜而處于閑置狀態。這些技術在氮磷去除方面還存在穩定性欠佳的情況，以山東西海岸新區為例，其采用的模塊化污水處理系統對總氮的去除反應遲緩，總磷和氨氮的去除穩定性受維護水平影響較大，波動幅度超過±25%，這種工藝存在適配性不足的狀況，嚴重影響農村污水處理系統的正常運行以及處理效果[1]。

1.1.2 能源效率低下

不同污水處理技術在能耗方面呈現出較大差異，見表1。MBR膜生物反應器處理每噸水的能耗處于1.8～2.5 kW·h/m3，適合應用于高密度聚居區域，不過其氮磷去除率的波動幅度為±15%，人工濕地的能耗相對較低，每1 t水能耗在0.3～0.6 kW·h/m3，適用于低密度或有閑置土地的區域，只是在冬季時其氮磷去除率的波動范圍可達到±30%，性能顯著劣化，厭氧消化+生態濾池處理每1 t水的能耗為0.8～1.2 kW·h/m3，適用于中等規模的村莊，其氮磷去除率波動范圍是±20%。這些技術應用于農村地區時，能耗較高且處理效果不穩定，難以同時契合農村污水處理對于能源效率以及處理質量的雙重需求[2]。

1.2 運維管理與資源化困境

農村污水處理設施的運維管理面臨著不少挑戰，缺乏專業技術人員使得設施故障修復出現延遲情況，以日本農村為例，其污水處理設施因為缺少專業技術人員，故障修復延遲超過72 h，這對污水處理系統的正常運行產生嚴重影響，另外農村污水處理存在資源循環斷裂的問題，在我國，90%的污水處理設施是把氮磷當作污染物來降解，而不是當作農用資源回收。這不僅造成資源浪費，每年損失磷肥當量超過5萬t，還提高污水處理的成本與能耗，對農村污水處理系統的可持續發展不利。

2 人工智能技術在污水處理領域的應用基礎

2.1 核心技術原理

2.1.1 機器學習預測模型

機器學習技術在污水處理領域的運用變得日益普遍，借助長短期記憶網絡即LSTM神經網絡來預測進水負荷，它針對化學需氧量也就是COD以及生化需氧量即BOD的預測決定系數R2可達到0.92，聯合自適應進化算法對曝氣量加以優化，可讓能耗減少22%。軟傳感器技術在污水處理里也起著關鍵作用，人工神經網絡也就是ANN可以取代氨氮檢測儀，降低硬件成本60%，這些機器學習技術的應用，為污水處理系統的智能化運行控制給予有力支撐[3]。

2.1.2 數字孿生系統

數字孿生技術給污水處理系統的優化提供全新思路，如圖1呈現的基于數字孿生的污水處理系統架構，借助構建污水處理系統的虛擬模型，達成對實際系統的實時監測、模擬以及優化，數字孿生系統可以實時呈現污水處理系統的運行狀態，預測系統未來發展走向，依據預測結果對系統做優化調整，以此提升污水處理系統的運行效率和處理效果。

2.2 技術經濟可行性

從技術經濟層面分析，人工智能系統有較高可行性，盡管AI系統的初始投入是傳統SCADA系統的1.8倍，不過借助節能等手段，能在3年內收回成本，其生命周期成本可降低34%，分布式優化算法比如交替方向乘子法即ADMM的運用，讓10節點以下系統的響應速度提高40%，提升系統的運行效率與經濟性。人工智能技術在污水處理領域的應用，技術方面可行，經濟方面也存在優勢，可為農村分散式污水處理系統的優化提供有力支撐[4]。

3 AI驅動的優化路徑設計

3.1 智能運行控制

智能運行控制是AI驅動的農村分散式污水處理系統優化的重要環節。在曝氣優化方面，芝加哥MWRD廠通過強化學習調整溶解氧，使曝氣能耗下降28%。在藥劑投加預測方面，支持向量機（SVM）可預測磷濃度，從而減少混凝劑用量35%。這些智能控制技術的應用，能夠根據污水處理系統的實時運行狀態，自動調整曝氣量、藥劑投加量等參數，實現系統的精準運行控制，提高處理效率，降低能耗與成本[5]。

3.2 資源回收閉環

AI技術還可實現污水處理系統的資源回收閉環。如圖2所示，AI賦能的氮磷資源化路徑，通過智能監測與調控，將污水處理過程中產生的氮磷等營養物質進行回收利用，轉化為農用資源，實現資源的循環利用。這不僅減少了污水處理過程中的資源浪費，降低處理成本，還為農村地區的農業生產提供有機肥料，具有顯著的環境與經濟效益。

3.3 分布式系統協同

分布式系統協同是提高農村分散式污水處理系統整體性能的關鍵。如表2所示，針對不同的優化目標，采用相應的算法與通信頻次，實現系統的協同優化。例如，以能耗最小化為目標時，采用同步ADMM算法，每5 min通信一次，收斂時間小于15 min；對于管網堵塞預警，采用圖神經網絡（GNN），實時通信，預警時間小于3 s；在應急調度方面，采用混合整數線性規劃，事件觸發通信，調度時間小于1 min。通過分布式系統協同，能夠充分發揮各污水處理節點的優勢，實現系統的整體優化，提高農村分散式污水處理系統的運行效率與穩定性[6]。

4 典型案例實證分析

4.1 國內案例：山東西海岸新區智能改造

山東西海岸新區的智能改造案例為AI驅動的農村分散式污水處理系統優化提供有力證明。該地區23個村莊采用分散式MBR工藝，但總氮去除率僅為40%～65%。通過部署LSTM預測進水負荷，結合強化學習動態調整回流比，實現系統的智能優化。噸水能耗優化前1.12 kW·h/m3，優化后0.79 kW·h/m3，能耗降福達29.5%，總氮穩定率提升至85%。這一案例充分展示了人工智能技術在降低能耗、提高處理效率方面的顯著優勢，為國內其他農村地區污水處理系統的優化提供寶貴的經驗與借鑒。

4.2 國際案例：澳大利亞庫倫賓生態村

澳大利亞庫倫賓生態村的案例則側重于資源循環利用。該村采用厭氧消化+人工濕地工藝，通過AI系統實時調控污泥農用配比，實現資源的高效回收。具體而言，該生態村每年可回收磷肥172 t，滿足生態村60%的農田需求，化肥支出減少48萬澳元/年。這一案例不僅體現AI技術在資源回收方面的巨大潛力，還展示其在降低農業生產成本、促進生態可持續發展方面的積極作用，為全球農村污水處理與資源回收提供有益的參考。

4.3 技術適配案例：日本凈化槽法制優化

日本凈化槽法的優化案例則從制度創新與數據驅動兩個方面展示AI技術的應用價值?！秲艋鄯ā窂娭埔蟮谌竭\維，結合AI診斷平臺，故障率顯著下降50%。此外，全國12萬套設備接入云端，算法優化消毒劑投量，年化學品用量減少800 t。這一案例表明，通過合理的制度設計與先進的技術手段相結合，可以有效提高農村污水處理設施的運維效率，降低化學品使用量，減少環境污染，為農村污水處理系統的長期穩定運行提供有力保障。

5 實施路徑與政策建議

5.1 技術落地壁壘

盡管AI技術在農村分散式污水處理系統優化方面具有顯著優勢，但在實際落地過程中仍面臨一些技術壁壘。首先，農村地區傳感器覆蓋率較低，不足15%，這限制了數據的獲取與分析。為解決這一問題，需要推廣低功耗LoRa網絡，提高傳感器的覆蓋率，為AI系統提供更全面、準確的數據支持。其次，算法泛化能力不足也是一個重要問題。由于農村污水水質存在南北差異，建立開源數據集（如中國農村污水AI圖譜）顯得尤為重要，以覆蓋不同地區的水質特性，提高算法的適應性與準確性，確保AI技術在不同農村地區的有效應用。

5.2 政策協同機制

政策支持對于AI技術在農村污水處理領域的推廣至關重要。經濟激勵措施是推動技術落地的有效手段。例如，可以參照江蘇試點的“設備更新補貼+

資源化稅收抵扣”模式，降低企業稅負12%，鼓勵企業采用AI技術進行污水處理系統的升級改造。此外，標準重構也是政策協同的重要方面。制定《農村污水資源化技術導則》，放寬農灌用水氮磷限值

（如TPlt;2 mg/L），為資源回收利用提供政策依據，促進農村污水處理向資源化、可持續方向發展。

5.3 社區參與模式

社區參與是確保農村污水處理系統長期穩定運行的關鍵。數字賦能培訓是一種有效的社區參與模式。例如，越南湄公河三角洲項目通過AR眼鏡指導農民維護設備，故障申報率提升70%。這種培訓方式不僅提高了農民的維護技能，還增強他們對污水處理系統的認知與參與度。此外，建立區域級AI運維中心也是一種可行的模式。通過云平臺共享，實現單點服務成本降低60%，提高運維效率，降低運維成本，促進社區與專業運維團隊的協同合作，確保農村污水處理系統的高效運行。

6 結論

綜上所述，人工智能技術為農村分散式污水處理系統的優化提供新的思路與方法。通過智能運行控制、資源回收閉環以及分布式系統協同等優化路徑，可以有效降低能耗、提高處理效率、實現資源回收利用，促進農村污水處理系統的可持續發展。然而，在技術落地過程中，仍需克服數據基礎薄弱、算法泛化難題等技術壁壘。同時，政策協同機制與社區參與模式的建立對于AI技術的推廣與應用也至關重要。未來，隨著技術的不斷進步與政策的不斷完善，人工智能有望在農村污水處理領域發揮更大的作用，為農村環境治理與生態可持續發展做出重要貢獻。

參考文獻

[1] 代偉祥，趙帥.人工智能技術在水污染治理領域的應用研究[C]//河北省環境科學學會，北京環境科學學會，天津市環境科學學會，京津冀生態環境科技產業金融協同發展大會論文集，青縣經濟開發區管理委員會（馬廠污水處理廠），河北振滄環保科技有限公司，2024：379-385.

[2] 唐白石，胡軼波，江海鑫.人工智能與活性污泥仿真軟件在污水處理中的協同應用[J].凈水技術，2024，43（10）：48-56+85.

[3] 林融釵.新型污水處理技術的探索與實踐[J].黑龍江環境通報，2024，37（10）：151-153.

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