在水厂生产运行过程中，药剂投加环节不仅是确保出厂水质稳定达标的关键工艺环节，同时也是供水运行成本的重要组成部分。如何根据原水水质、水量变化以及出水水质目标要求，实现最优混凝剂投加量的精准控制，一直是水厂生产管理中的核心课题。

传统加药方式的局限性主要体现在：

依赖人工经验或实验室混凝搅拌试验确定投加量无法实时响应水质波动人工调整存在明显滞后性人工操作强度大药剂消耗成本居高不下

为突破这些局限，智能加药技术应运而生。当前行业内主流的智能加药技术路线主要包括以下四种：

一、基于大数据模型的数值模拟技术该技术通过建立数学模型，将原水浊度、水温、pH值、碱度、溶解氧氨氮等水质参数作为前馈值，沉淀后出水浊度等参数作为后馈值，实现加药量的自动调节。其技术实现路径包括：

基于原水水质参数和流量建立数学模型，控制加注泵转速分别利用水质参数和流量参数控制加注泵冲程和转速采用原水流量前馈和沉淀后浊度后馈双参数控制综合水质参数、流量和沉淀后浊度进行多参数控制

二、现场小型装置工艺模拟技术该技术通过安装与生产工艺相同的小型模拟装置，建立模拟装置与实际生产的水质和药量关系。具体包括：

模拟沉淀法：采用小型斜板沉淀池模拟，缩短反馈时间模拟滤池法：完整模拟混凝-沉淀-过滤全流程工艺

三、流动电流检测法（SCD）该技术通过检测胶体颗粒残余电荷变化来控制加药量，其关键技术要点包括：

基准值的设定方法取样点的合理设置流量波动时的复合控制策略环境温度控制要求

四、显示式絮凝控制法（FCD）该技术采用高分辨率CCD摄像头采集矾花图像，通过图像识别技术分析矾花特征参数，建立与沉淀效果的关联模型，实现加药量的智能控制。

中铁城际规划建设有限公司水厂智能巡检机器人系统是针对地下狭窄封闭空间而设计研发的人工智能轨道式巡检系统。机器人本体搭载多种传感器和设备，采用轨道运行方式，超薄防水设计，集成实时云台视频监控、环境监测、AI曝气视觉分析等系统，实时采集、存储、传输生化池现场状况及数据，并通过数据自动对比分析自动生成巡检报告，实现了生化池工艺巡检的自动化、数据化、智能化。

实践表明，各类智能加药技术各有优势，通过多种技术的组合应用，可以构建更加完善的智能加药系统。未来，随着人工智能、大数据等新技术的不断发展，水厂智能加药技术必将迎来更大的突破，为水厂的智能化转型提供更加强有力的技术支撑。