廢污水處理綠色轉型 新興廢水處理技術應用平台

適用行業及污染物(濃度)

本技術為一系統優化平台，主要針對以下常規污染物的生物或化學去除流程進行優化控制，污染物類別與適用範圍如下說明：

• 化學需氧量(chemical oxygen demand, COD)：濃度範圍由中低濃度(如生活污水，COD約100~300 mg/L)到中高濃度(如部分工業廢水，COD可高達數千甚至數萬 mg/L)的有機污染物。
• 總懸浮固體(total suspended solids, TSS)：濃度在數百mg/L到數千mg/L的廢水。
• 氨氮(NH4⁺-N)：能有效處理氨氮濃度從數十mg/L到數百 mg/L的廢水。
• 總氮(total nitrogen, TN)：適用於處理總氮濃度為數十mg/L的廢水。
• 總磷(total phosphate, TP)：適用於處理總磷濃度從數mg/L到數十mg/L的廢水。

技術原理

1. 數位映射與數據整合：

透過廠內既有或新增的IoT感測器與SCADA系統，即時、高頻率的收集流量、溫度、pH、溶解氧(dissolved oxygen, DO)、NH4+、懸浮固體(suspended solids, SS)、氧化還原電位(oxidation-reduction potential, ORP)等數據，並整合邊緣運算及雲端資料系統，建立全廠數據雲。

2. 混合模型調適：

核心為一個或多個混合式模型組合，結合了各種人工智慧演算法，如利用長短期記憶網路(long short-term memory, LSTM)進行進流水負載預測；人工神經網路(artificial neural network, ANN)建立「軟感測器」以推估難測量參數，例如生化需氧量(biochemical oxygen demand, BOD)，由於需要耗時的實驗室分析，無法實現即時監測。若是利用多個易於即時測量的參數(如進水流量、pH、溫度、DO、ORP)作為輸入，並以實驗室測得的BOD數據作為訓練目標，可建立了一個ANN模型。經由每天採集24筆進水流量、pH、溫度、DO等線上感測器數據。同時採集並分析24筆進水BOD數據。以生活污水處理廠為例進行分析，經過數週的數據採集與模型訓練後，該ANN模型能夠根據即時的線上感測器數據，準確地推估進水BOD值，其預測精度可達R²=0.92。深度強化學習(deep reinforcement learning, DRL)或遺傳演算法(genetic algorithm, GA)在模擬環境中探索最佳控制策略，例如DRL擅長在複雜、動態的環境中尋找最佳控制策略，這與污水處理廠的運作模式高度契合。傳統的污水處理廠營運，往往仰賴操作員的經驗來調整各種參數，例如曝氣量、加藥量等，但這類方法難以應對多變的進水水質與流量，且無法同時優化多個目標，例如：出水水質與能耗成本。在應用上DRL是一種訓練AI agent做出最佳決策建議的方法，加上數位孿生提供的平台，其目標是在滿足排放標準的前提下，最小化能耗。依本公司在台灣某工業園區污水處理廠中應用於進流有機負荷及曝氣設備之調整建議中，於該廠成功的在出流水水質穩定下降低了曝氣池能耗達25~30%。

3. 預測-優化-控制閉環：

系統基於AI預測的未來負荷，在數位孿生模型中進行各種「What-If」情境模擬，計算出能同時滿足水質、能耗與成本等多重目標的最佳操作參數組合(如DO設定點曲線)。最終，優化指令可透過OPC UA(open platform communications unified architecture)等協議自動下達至現場可程式邏輯控制器(programmable logic controller, PLC)，實現動態、即時的閉環控制。

技術概述

本技術建立一個與實體污水廠同步運作的虛擬仿真平台。它將現場的即時數據流與一個結合物理學與AI的「動態模型」相連，不僅是數據的鏡像，更是具備預測與決策能力的「智慧大腦」。相較於傳統依賴固定設定點與人工經驗的PLC控制，數位孿生能將操作模式從「被動反應」提升至「主動預測」。

其執行方式是持續監測全廠狀態，利用AI預測未來數小時至數天的進流變化，模擬不同控制策略(如調整曝氣強度、污泥回流比)對出流水質與能耗的影響，並向操作員提供最佳建議，或是在可信賴的運行區間裡直接執行自動化調控。此技術的特色在於能以數位方式提升現有基礎設施的潛力，精細化污水處理廠的管理，並在無風險的虛擬環境中進行操作員培訓與應急演練。

重要操作參數

數位孿生平台可監控並優化以下關鍵參數：

• DO濃度：由AI平台監進流水流量、COD、氨氮及池內的ＭLSS、DO等參數，調控DO於1.5-2.5 mg/L之間，以平衡生化效率與能耗。在活性污泥法中，好氧微生物分解有機物(COD)和氨氮(NH4⁺)需有充足的氧氣，如果DO過低(<1.5mg/L)，微生物活性會受到抑制，導致COD和氨氮去除效率下降，影響出水水質；如果DO過高(>2.5 mg/L)： 雖然有利於微生物活動，但過度的曝氣會造成巨大的電能浪費。
• 污泥停留時間(sludge retention time, SRT)：由AI平台監測進水COD、NH4⁺、出水水質要求、混合液懸浮固體(mixed liquor suspended solids, MLSS)等參數，依處理目標優化於8~15天。SRT是活性污泥法中的核心參數，代表活性污泥(微生物菌膠團)在曝氣池中停留的平均時間。它直接影響微生物的生長速率與群落組成。長SRT(>15天)有利於世代時間較長、生長緩慢的微生物(例如硝化菌)存活，從而提高氨氮去除效率，但過長的SRT會導致污泥過度老化、活性下降，並增加剩餘污泥量，提升污泥處理成本；短SRT(<8天)微生物在被排放之前就已大量增殖，活性高、降解速度快。但如果SRT過短，可能無法保留足夠的硝化菌，導致脫氮效果不佳。
• 污泥回流率(RAS/QR)：由AI平台即時監測進水流量、曝氣池MLSS、二沉池SV30(30分鐘沉降比)和出水懸浮物(SS)等，優化於100~300%之間。污泥回流是將二沉池中沉澱下來的活性污泥，回流到曝氣池中，以維持曝氣池中足夠的微生物濃度(MLSS)，確保有機物的降解效率。回流率過低，曝氣池中的MLSS濃度可能不足，導致處理效率下降，無法應對高負荷的進水；回流率過高則會增加回流泵的能耗，並可能擾動二沉池的沉澱效果，導致污泥隨出水流失。

（上述參數端視實廠運行最佳化調整）

技術限制與優化方向

1.數據品質依賴性：

模型的準確性高度依賴感測器數據的品質與完整性，即「垃圾進，垃圾出」。

2.初始建置成本：

前期需要投入軟體授權、顧問服務、以及增設不足的感測器等成本。

3.網路安全風險：

高度聯網的系統架構可能成為網路攻擊的目標，需建置完善的資安防護措施。

4.模型信任與人員接受度：

操作人員需要時間來理解、驗證並信任AI的決策，推廣初期需克服人員的習慣與心理障礙，建議採用「僅建議模式」逐步導入。

符合 4L+C 資源循環、節能減碳

低成本、循環經濟、低碳排放/低耗能、低使用空間、低污染

低污染

藥劑減量：透過水質的預測，強化操作參數的整合，提高生物處理系統的效能，可有效減少化學藥劑使用。

低碳排放/低耗能

顯著節能：曝氣是主要能耗單元(佔比可達50~60%)，透過動態優化曝氣控制，實廠案例證實可節省10~30%的總體能耗。

低成本

營運成本降低：綜合節能與藥劑節省，可顯著降低操作與維護(operation and maintenance, O&M)成本，約可降低10%營運成本。以一個典型的台灣中型污水處理廠(5,000CMD)依據國際案例的效益所建立的成本效益試算模型分析，於生物處理系統導入包含感測器建置及維護之數位孿生系統之成本約2年可回收。

低使用空間

延後土建投資：透過虛擬測試與智慧控制提升現有池體的處理容量與效率，可有效延後或避免為滿足更高處理需求而進行的擴廠工程，達到節省土地空間的目的。

循環經濟

資源回收增效：透過精準控制厭氧消化等流程，可提升沼氣產量。為了達到厭氧消化流程的精準控制，需於厭氧消化系統設置感測器採集相關數據，包括進料量與成分、攪拌速度、揮發性脂肪酸(volatile fatty acids, VFAs)、總鹼度、溫度、pH、沼氣產量成分(甲烷、二氧化碳)等，並利用所採集之數據資料建構厭氧消化槽的數位孿生模型。同時以實際產出之數據及學理分析數據校核數位孿生模型之結果，一旦數位孿生模型的預測達到可信任的程度(一般MAPE<10%為非常理想的結果；MAPE在10~20%區間為可接受的)，即可發揮其強大的模擬與預測能力。

技術流程