中鐵城際智能加藥系統采用分層分布式架構，分為主控系統和水質監測與加藥執行系統兩大模塊，通過實時數據交互實現閉環控制。

一、核心子系統及功能

水質監測子系統

實時采集礬花圖像及水質參數圖像預處理（灰度化、去噪、增強、二值化）提取礬花密度、粒徑分布等特征參數防腐型工業相機（500萬像素，防水防塵IP68，耐酸堿材質）LED自動補光系統雨刷清潔裝置（耐海水不銹鋼材質，斜45°安裝）多參數水質傳感器（濁度、pH、溫度、電導率等）硬件組成：軟件功能：

加藥執行子系統

根據控制指令調節藥劑投加量實時監測藥劑剩余量及管道壓力計量泵（支持變頻調節）藥劑存儲罐（分格設計，防止藥劑混合污染）流量計與壓力傳感器硬件組成：軟件功能：

主控系統（深度學習核心）

結合實時圖像特征與歷史數據，動態調整混凝劑/絮凝劑配比在線優化加藥量，平衡水質達標與藥劑成本圖像識別模型：基于CNN（卷積神經網絡）的礬花形態分類模型預測模型：LSTM（長短期記憶網絡）水質變化趨勢預測優化算法：PID（比例-積分-微分）控制器 + 強化學習（RL）策略算法模塊：決策邏輯：

二、絮凝加礬系統優化控制流程（前饋+反饋）

1. 前饋控制（預測性投加）

輸入數據：原水水質參數（濁度、溫度、pH、有機物含量）水量波動數據（流量傳感器實時監測）歷史加藥記錄與對應水質響應數據控制邏輯：模型預測：利用LSTM網絡預測未來15-30分鐘的水質變化趨勢。藥劑預判：基于預測結果，提前調整混凝劑（如硫酸鋁）基礎投加量，抵消水質波動影響。協同控制：若預測到高濁度沖擊，自動增加絮凝劑（如聚丙烯酰胺）輔助吸附。

2. 反饋控制（實時校正）

輸入數據：實時礬花圖像特征（密度、粒徑、沉降速度）在線水質監測數據（濁度、COD、SS等）控制邏輯：圖像分析：通過CNN模型識別礬花形態，判斷混凝反應效果（如礬花細小分散→投藥不足；礬花過大易碎→投藥過量）。PID調節：根據實測濁度與目標值的偏差，動態調整計量泵頻率（如PID公式：Δ投藥量 = Kp×e(t) + Ki∫e(t)dt + Kd×de(t)/dt）。強化學習優化：引入RL算法（如DQN），通過試錯學習優化長期投藥策略，降低藥劑浪費。

3. 協同控制策略

多參數耦合：當pH異常時，優先調整pH調節劑，再修正混凝劑投加量。在低溫環境下，自動增加絮凝劑濃度以彌補反應速率下降。安全約束：設定藥劑投加上下限閾值，避免過量投加導致出水殘留超標。緊急情況下（如傳感器故障），切換至預設安全模式維持基本投藥。

三、技術優勢

智能化決策：深度學習模型實現礬花形態與水質指標的精準關聯，減少人工經驗依賴。動態適應性：前饋+反饋雙閉環控制，兼顧預測性與實時性，適應水質水量波動。降本增效：藥劑投加量平均降低15%-20%，出水水質達標率提升至98%以上。耐久可靠：全防腐設計+IP68防護，適應海水、淡水及高污染環境，設備壽命延長3倍以上。

四、應用場景示例

自來水廠：應對雨季原水濁度突增，自動切換混凝劑配方。工業廢水處理：針對含油廢水，協同投加破乳劑與絮凝劑，提升分離效率。農村分散式凈水：通過邊緣計算實現低功耗、低成本自動化加藥。

中鐵城際礬花智能加藥系統通過融合計算機視覺、深度學習與先進控制算法，實現了從“經驗驅動”到“數據驅動”的跨越式升級，為水處理行業提供了高精度、低成本的智能化解決方案。