传统絮凝工艺面临的挑战
在水处理厂的絮凝工艺环节，矾花状态的识别与控制直接影响着最终出水水质。传统人工监测方式存在诸多痛点：
• 依赖经验丰富的操作人员24小时值守，人力成本高
• 人眼观察存在主观性，难以形成统一判断标准
• 对水质突变的响应滞后，影响处理效果稳定性
• 缺乏数据追溯机制，难以实现过程优化
这些问题直接制约了水厂的运行效率和出水质量的稳定性。而随着智慧水务建设的推进，利用AI视频分析技术实现絮凝池矾花状态的智能化识别成为行业突破方向。
AI视频分析技术解决方案
基于深度学习的AI视频分析技术为絮凝池矾花状态识别提供了创新解决方案：
技术原理
• 采用高精度工业摄像头实时采集絮凝池视频流
• 运用专为水务场景优化的卷积神经网络模型
• 实现矾花大小、密度、沉降速度等关键参数智能分析
• 通过边缘计算设备实现毫秒级响应
核心优势
- 7×24小时不间断监测，准确率可达95%以上
- 自动生成可视化报表，支持历史数据回溯分析
- 与原控制系统无缝集成，实现加药量自动调节
- 支持多种型号、规格的絮凝池部署
典型应用场景
自来水厂絮凝工艺优化
实时监测矾花形成状态，动态调节混凝剂投加量，可为水厂节省8-15%的药剂成本，同时保障出水浊度稳定达标。
工业园区污水预处理
针对水质波动大的工业污水，系统能快速识别异常絮体并及时报警，避免后端处理工艺受到冲击。