一、引言

污水处理厂运行过程中水质波动频繁，传统实验室检测响应慢、频率低，难以满足实时调控需求。紫外-可见光谱结合人工智能（UV-Vis + AI）的智能监测系统，能够实现对COD、氨氮、TP、色度等参数的快速识别与预测，是推动智慧水务建设的重要手段。

二、技术原理与数据解析

UV-Vis光谱仪测量200–800 nm波长范围内水样的吸光度变化，AI算法通过训练建立污染物特征与水质参数之间的非线性关系模型。常用算法包括：

偏最小二乘回归（PLS）；

支持向量机（SVM）；

卷积神经网络（CNN）；

长短期记忆网络（LSTM）。

三、系统组成与部署方式

典型系统包括：

流通池与光源模块；

光谱采集与信号处理单元；

数据分析平台（支持边缘计算或云端部署）；

远程通信接口（Modbus、OPC协议）；

控制系统联动接口（如PLC、DCS）。

可部署于：

进水口异常预警；

生化段曝气与投药调控；

出水达标判断；

故障诊断与自动报警。

四、数据分析与模型构建

建模步骤包括：

采集代表性水样并测得标准水质参数；

获取对应光谱数据；

建立多元校正模型；

验证模型精度与鲁棒性；

导入在线系统进行实时预测。

五、实际应用案例

某大型污水处理厂部署UV-Vis+AI系统监测每日进水COD，模型相关系数R²达0.93，响应时间小于1分钟，成功预警多次冲击负荷事件，避免了系统崩溃风险，提升了运行稳定性。

六、未来发展方向

探索多光谱融合提升检测精度；

构建分布式监测网络实现区域管控；

推动标准化模型库建设；

扩展至药物残留、内分泌干扰物等新兴污染物监测；

结合数字孪生技术构建虚拟调试平台。