廢污水處理綠色轉型 新興廢水處理技術應用平台

以AI數位孿生仿真模擬技術優化廢污水處理曝氣與硝化效能

發布日期: 115 - 10 - 06

因應近年日益嚴格的放流水標準，如何提升廢水處理程序操作技術成為現場人員的挑戰。本文探討以「AI數位孿生仿真模擬技術」優化廢污水處理之實廠操作，說明如何整合即時感測器、物聯網、資料傳輸及生物動力學模型，建立可即時預測與模擬之虛擬廠區(數位孿生)。以曝氣硝化單元為例，透過預測進流水質變化及優化曝氣控制參數，得以改善傳統人工操作常見之時間滯後與過度曝氣。實廠結果顯示，技術導入後可降低曝氣能耗約15%至25%，整體營運成本縮減約10%，兼顧環境與經濟效益。

環境部近年修正發布「放流水標準」，加嚴對水生生物具毒性的氨氮（NH3-N）與總磷（TP）等項目之管制。以新設事業及專用工業區下水道為例，放流水氨氮限值下修至30 mg/L，既有者則採分階段加嚴；為此廢水處理系統之操作與程序控制技術必須更加精確，然而這亦為實務上面臨的瓶頸。

現行操作上，普遍存在時間滯後性（Time-lag）問題，由於廢水的進流水質與水量往往變動甚快，現有操作模式仰賴人工定期採樣與化驗，分析數據的產出往往存在數小時至數天的延遲，導致操作人員無法即時因應當前的水質突發衝擊（Shock loading），僅能依歷史經驗進行調整，難以精確控制。

其次，上述做法常導致過度曝氣，增加能耗，操作人員為確保出水水質符合法規限值，日常操作傾向保守地過度曝氣，鼓風機長期維持在高功率運轉狀態；然鼓風機通常占整座廢水處理廠總電耗50%以上，除企業耗電成本大幅攀升，高溶氧（DO）環境亦會破壞活性污泥系統中好氧硝化與厭氧脫硝的動態平衡，降低系統整體的總氮去除效能。

為克服前述問題，「AI數位孿生仿真模擬技術」（Digital twin）應運而生。以曝氣池為例，該技術透過布建於反應槽之各種感測器，亦即物聯網（IoT）系統，獲得的現場即時感測數據，再結合生物反應動力學（如活性污泥模型ASM）及機器學習算法的「動態仿真模型」，預測後續水質變化。系統首先針對物聯網感測器所得數據進行自動化清理，剔除異常值，利用時間序列數據優化動態歸納水質變化模式，藉以預測進水水質變化趨勢以及所需之出水水質目標，最後根據預測目標反推當下最佳的操作參數（如溶氧設定點），隨進流負荷自動調節鼓風機的變頻功率，達到「按需供氧」之目的；整體程序可由以下流程表示：

[進流污水] ➔ [IoT線上感測器監測] ➔ [AI數位孿生模型優化演算] ➔ [變頻自動調控鼓風機] ➔ [放流水]

以國內某大型工業區廢水處理廠（設計處理量約10,000 CMD）為例，該廠進流水中COD與氨氮濃度常有劇烈波動，在導入AI 數位孿生仿真模擬技術後，系統藉由以過往數據建置的反應模型及反應槽前端的線上感測器即時數據，提前2小時預測出水水質的變動趨勢；當系統偵測到高氨氮廢水流入時，數位孿生模型立即運算出最佳的曝氣量，與硝化反應所需溶氧量，並將控制指令直接下達中央控制系統（SCADA），調節變頻鼓風機；因此系統可透過即時水質預測，優化操作參數，減少過度曝氣之機率，以及其他加藥量（如鹼度）；該案例顯示，該廠氧化渠（實際處理量約5,000CMD）經上述AI技術協助，優化滾輪曝氣機啟停時間，能耗降低 20~30%，CO2排放減少約100噸/年。

導入AI技術除優化單一案場之操作，也改變了水務產業面貌。自動化將推動相關軟硬體整合：設備製造商供應硬體不再只是單純的銷售設備，而是融入智慧控制模組，提供長期智慧服務與累積數據；工程顧問團隊亦能利用數位孿生平台在設計階段進行事前模擬，縮短建置後的實地試車時程。在維運管理模式上，現場操作將從被動調整操作參數的經驗型管理，轉型為透過視覺化戰情室，轉向利用數據之預測型管理，提高反應速度，降低違規風險，這將催生跨領域綠領人才需求，預期將增加事業與污水下水道系統對於跨環境工程、資料科學與能源管理複合型人才之招募，進一步提升整體產業的技術水準。

在淨零碳排與放流水標準逐步加嚴的趨勢下，企業推動永續經營時也需要更好的廢污水操作技術。AI數位孿生仿真模擬技術整合物聯網感測器的即時性、AI的預測力與環工學理專業，讓資訊反饋變得更加即時，數據的持續累積也使建立預測模型更加可靠，也可以在能耗與加藥產生節約效益。