环保运营增效时代，算法革新者数翰的破局四式｜⻘⼭

作者 青山研究院
栏目 案例研究系列

导语：人工智能开启环保行业减碳增效新打法。

经历十多年高速发展，环保行业的工程时代基本告终，叠加着“双碳”趋势，行业发展重心从基础设施建设的规模竞赛，开赴下一个战场——效率战争。

近几年，我们可以看到环保企业在奋力以种种方式提升效率，比如，以资本整合提升规模效应、以管理升级增强组织效率、以技术创新深化市场优势等。

但在众多方式中，唯一带来颠覆性变革的是以人工智能（AI）为核心的智慧化升级，这一变革高度契合“减污降碳协同增效”的大势。同时，经过这些年发展，智慧化赛道中的众多实力玩家，把智慧环保的进程推至了新阶段。

其中，异军突起的行业新锐——数翰科技，以直击智慧化本质的算法革新给行业带来了全新的实践应用，其推动的多个大型环保智慧化项目入选官方示范案例，在业内引起广泛关注。

污水厂的提质增效和减污降碳面临哪些挑战？数翰又是如何破局的？AI 到底给污水厂运维带来了哪些真正意义上的变革？本文将以数翰公司为例展开剖析，希望对读者朋友们了解环保行业的智慧化升级带来帮助。

“经验式运维”陷入增效瓶颈

“智慧化升级”带来多重效益

传统模式下，污水厂的运营完全依赖于人，是一种经验式的运维，这种模式在新时代要求下正在面临显著的增效瓶颈，比如：

• 工艺系统复杂多变，单靠人的经验很难实现精细化运营，更难以应对不确定性的挑战。
• 为了保达标无可避免地要采取保守运行策略，导致能源过度消耗、药剂过量投加，运营成本优化困难。
• 运维管理资产难以沉淀。水厂的历史数据和运营经验分散在各人各处，使得经验的复制和传承变得困难，甚至有时人员变动会给水厂的稳定运营带来风险。
• 数据孤岛，智慧化水平低。经验模式下人脑对数据的算力有限，使得数据价值得不到充分发挥。

受限于上述因素，绝大多数污水厂无法做到精细化运营管理，而针对这些痛点，智慧化解决方案可谓是对症良方，同时高度契合国家数字化基础建设和“双碳”趋势。

在此形势下，国家和产业层面合力推动智慧环保，大量智慧化解决方案出现，一大批污水厂率先完成智慧化升级，并取得良好效果。而数翰凭借其在算法层面的深度革新帮助多家大型污水处理厂完成了升级，且有两个项目入选“浙江省第二批减污降碳协同试点创建单位”名单。

以其中一个试点项目（规模 20 万吨/天）为例，通过数翰 AI 解决方案升级，带来了避险、降本、减碳等多重效益：

1、安全运营“双保险”：工艺更稳定，设备更放心

达标是污水厂运营的头等大事，因此安全保障机制至关重要，尤其是进水不稳定等风险因素多发的污水厂。

简单来说，污水厂运营的安全保障和中医理念是相通的，讲究“不治已病治未病、不治已乱治未乱”，不仅要能应对突发状况，更要能够防范潜在风险。

但传统模式下，在预警机制和应急响应等方面均无法突破有限经验，形成高智能、高精度、高效率的安全稳定系统；而数翰 AI 系统能够为污水厂带来工艺和设备两个层面的安全保障，可规避诸多潜在风险，完全可以说是重新定义了污水厂运行的安全保障。

在工艺层面：

数翰 AI 系统能够对来水水质、水量、温度、pH 等要素的波动进行多维全面的负荷感知，对异常状况作出预警；在形成感知的基础上，AI 系统能够进一步作出最佳策略响应，并以全厂各工艺模块为对象科学地分摊负荷，保证工艺稳定运行和出水达标。

以 TN 的控制为例，如下图所示，在 8mg/L 为 TN 内控线的情况下，对比 AI 系统和人工运行 2 条线可以看到，AI 系统运行条件下，TN 不仅牢牢控制在安全线内，同时较人工运行更为平稳。

此外，数翰还开发了厌氧安全决策系统，该系统成功应用于其他以厌氧为核心工艺的项目。数翰 AI 系统针对厌氧工艺的“娇气”问题，以厌氧运行数据库为基础，可计算负荷、智能调节进水流量和浓度，实时感知微生物状态，预防系统受到冲击，提前干预，保障系统安全运行。

在设备层面：

数翰 AI 系统可以通过收集设备的电流、频率、声音、压力等数据，匹配数据库实现故障诊断和预判，提前制定设备维护计划。

简单来说，数翰 AI 系统是让污水厂像人一样有了思考、判断和应变的能力，不但能应对外部异常风险，同时能感知内部潜在风险，进而做到防患于未然。

2、运营成本大幅优化：全年运维费用节省约 17%

在保障安全性的同时，AI 带来的另一重效益是经济性。在该试点项目中，经智慧化升级后，全厂全年运营成本较传统模式节省约 17%。

其中，生化曝气节约 20%，碳源节约 25% 35%，流控系统能耗节约 30% 40%，此外深度处理单元药耗节约 15% 以上，臭氧氧化系统电耗及液氧消耗节约 25% 35%。

工艺调控是在安全性和经济性之间做权衡，过于保守就要牺牲经济性，过于粗放则会带来安全风险，而 AI 系统在两方面的权衡上可谓是“艺高人胆大”，能在兼顾安全性和经济性上做到极致。

AI 系统带来经济效益的底层逻辑可从以下三张图直观地展示出来（图片可放大查看）：

人工控制下，调控力度很难把握，起伏较大，系统总体运行成本高、效益差。AI 系统控制下，先是将人工控制下的结果曲线进行极致收敛，然后在此基础上充分利用安全缓冲空间，从而释放更多的经济空间。

3、协同增效碳减排：全厂全年降碳超 19000 吨

随着国家“双碳”战略推进，污水厂作为城市基础设施的重要组成部分，其绿色低碳转型势在必行。而 AI 系统对管理运维的高效升级能力，可有力推动污水厂的低碳转型。

AI 系统可通过精确计量和智慧化控制优化每个工艺环节的运行，如优化预处理、生化曝气、深度处理等工艺环节的运行时间和运行方式，最大程度地减少能源和物料的消耗，从而降低污水厂的碳排放。

在碳排放监测和管理方面，AI 系统能够对厂区进行实时监测并分析污水处理过程中的碳排放量，帮助运维企业了解并控制自身的碳足迹，制定更有效的减碳策略。

此外，利用 AI 技术与各类新工艺的耦合，污水厂能够在处理过程中充分回收和再利用污泥、生物质燃气等副产品，实现了减污、降碳和资源回用的综合效果。

在该试点项目中，数翰 AI 系统实现全厂年降碳 19,000 吨。目前数翰已经通过工艺优化、能源管理、资源回收等方面的创新，帮助多个污水厂实现了低碳节能转型。

在比拼效率的存量时代，AI 在避险、降本、减碳等方面带来的多维升级，无论是对于运营几个项目的小型水务公司，还是运营几十个项目的中大型水务集团，都是实现提质增效和减污降碳的“神助攻”。

那么，数翰作为一家智慧环保领域的新秀，是如何后来居上、做深智慧环保的？据业内同行和用户表示，数翰的革新之道很是特别。

数翰迅猛突围的革新之道

“算法破局四式”独出手眼

智慧环保赛道玩家众多，本文之所以把数翰作为典型案例来剖析，是因为其在实现破局上有自己的一套打法，通过对数翰公司的深度调研，其在智慧环保领域的革新之道可提炼为“破局四式”。

1、破局一式：算法层面深度创新，突破智慧化应用底层困境

真正的智慧化是让污水厂具备超越人脑的思考能力和决策能力，这种能力的打造需要依赖非常底层的技术突破，否则就会成为无本之木。因此，在创立之初，数翰便把智慧化的破局点聚焦到了算法，而非在数据的可视化层面做文章。

在算法方面，常规的“机理模型”公式复杂，所需参数多、数据量大、时间长；“纯数据模型”虽然学习真实的历史规律，调参难度小，但需要大量的历史数据，仅能提取有限的规律，应对已知风险，可迁移性差，无法做到智慧决策。

而数翰的算法模型是在机理模型的基础上与数据模型有效融合，从更小、更少的数据中发现更通用的规律，在元学习、进化算法、仿真模拟、贝叶斯优化等底层技术之上，开发出了负荷感知、负荷分摊、仿真系统等核心技术：

“多维”负荷感知：

对来水负荷的灵敏感知是工艺调控的前提，不过不同于传统模式对来水水质或水量等要素的单一负荷感知，数翰 AI 系统是针对所有要素的波动进行多维负荷感知，其中包括“微生物在低温情况下反应速率会变慢”等，然后在此基础上进行全面综合的分析。就好比人生病去问诊，要全面检查身体的各项体征综合诊断，最终才能给出准确的治疗方案。

“全厂”负荷分摊：

负荷感知的下一步是调控，传统模式下感知是单一感知，调控也常常是加大曝气或药剂用量等单一且高消耗的调控，而数翰的 AI 系统能够智慧科学地把负荷分摊到全厂的各个工艺单元，兼顾安全性和经济性。类比给病人治疗的场景，好的治疗除了用药，还会佐以健康饮食、强化锻炼等手段，既有效果还少花钱。

“可进化”仿真系统：

在决策执行层面，数翰基于进化算法搭建了仿真系统，系统可通过历史数据学习规律，形成仿真规律集合。当感知到负荷波动较大时，系统会结合规律集合给出大量的策略，同时模拟出相应的结果，并对结果进行优胜劣汰，产生较优结果，这一过程循环往复，繁衍变异，最终找到最佳策略。

前述 01 部分中数翰 AI 系统给试点项目带来的安全性和经济性即通过这些核心技术实现。例如，在某污水厂的多级 AO 工艺中，智能生化系统可以实现不同工艺段的负荷分摊，将 DO 与碳源综合考虑，形成最佳策略，在保障安全的同时实现了碳源、电耗和碳排放的显著下降。

针对某应用多级AO处理工艺的污水厂，数翰AI系统带来多重效益，图片可放大查看。

目前数翰 AI 系统能够应用在不同场景的污水厂，如工业园区污水厂、市政污水厂、工业企业预处理厂等，实现预处理、厌氧、好氧、深度处理的全流程超高效率智慧决策。相比较浅层的智慧化开发，数翰在算法层面实现的突破更彻底、通用性更强，未来甚至可应用于工业生产领域。

2、破局二式：打通全厂智慧化，提升运维的稳定性与经济性

由于行业早期智慧化概念的局限性，导致智慧化在一段时间内停留在数据可视化或局部处理单元的自动化。

一些情形下的智慧化仅仅是局部某一工艺单元或设备控制层面的智能化，各单元之间缺乏联动，更不可能做到负荷分摊。

很多企业虽然部署了各种各样的传感器，但采集到的数据并没有在应用层面发挥太大作用，仅停留在数据的简单分析，未发掘出数据的深层价值。

而数翰结合水厂的处理工艺开发出了智能生化系统、智能流控系统、智能加药系统、智能臭氧投加系统、厌氧安全决策系统、中水节能安全系统、泵房水力节能安全系统等子系统，且各个子系统之间能够贯通协作，实现了全厂全流程的高度智慧化。在持续稳定达标的同时实现节能降耗、减污降碳，达到了软件、硬件、人的高效融合。

例如，在某项目中，数翰 AI 系统能够根据来水负荷的变化自动调节 DO 值，并结合出水标准将曝气系统和碳源投加系统进行联动控制，同时充分将来水中 COD 用于反硝化脱氮，从而降低系统所需电耗和药耗。同时，AI 系统对设备终端的调控更加及时、小幅、多频，可将 DO 控制在精确范围内，减小目标值的浮动，提升控制稳定性，如下图（图片可放大查看）：

此外，数翰 AI 系统涵盖了工厂内工艺运行、过程控制、设备诊断及调控等层面的智慧化，同时可以结合多种管控平台，参与到生产计划的制定、原材料采购和管理、生产过程控制、产品质量检测、设备维护、能源管理、安全监控、智慧办公等各个环节。

3、破局三式：突破硬件重度依赖，大幅减少智慧化升级的初始投资

环保智慧化的价值和趋势毋庸置疑，但仍然可以感受到很多水务企业在转型上的迟疑，其中的一个主要阻力便是硬件投资。

在智慧化升级中，升级硬件的成本占比很大，如智能仪表、在线监测仪、传感器、自动阀门等。且不少公司在推崇自家智慧化方案时，要求配置高精度的设备或阀门，这种过度依赖硬件的高投入最让水务企业头疼。

针对此痛点，数翰另辟蹊径，创造性地采取了独特的解决策略，即通过算法的创新和突破来弥补硬件上的不足。

数翰 AI 系统仅需在关键点位配备在线仪表或自动阀门，运用负荷感知、仿真模拟等核心技术，通过算法映射相关参数，实现对水质、过程控制参数等关键指标的模拟计算，从而降低对高精度、昂贵硬传感器或阀门的依赖，对于风机、阀门等设备的控制精度和线性度要求不高，仅需变频和自动调节即可。

比如，运用数翰 AI 系统的某污水处理厂的曝气单元，部分智能执行设备由于风管设计问题，存在调整区间小的情况，AI 系统会自动学习给出最优设备控制曲线，生成最优设备调控策略，尽量使调整幅度在可控性最高区间内保证 DO 稳定，避免了更改风管设计或更换更高精度设备引起进一步投入。

4、破局四式：高效赋能人力，辅助管理资产沉淀和价值创造

把人从简单的机械劳动中解放出来，是数翰通过算法带来的另一革命性价值。

在第一部分我们谈到，管理是污水处理行业面临的共性难题，在管理经验无法量化和沉淀的情况下，评估体系的构建更是无从谈起，尤其对于大型水务集团而言，这些问题更为突出。

那数翰是如何凭借算法驱动的全厂智慧化实现管理优化和评估体系的建立？

一方面是管理的优化。对于污水厂而言，只有将人脑中的经验量化成数据，把数据转换成可借鉴的知识和有效信息，才能进一步提升污水处理系统整体运营效率和管理水平。

在某化工园区污水厂案例中，数翰 AI 系统在全厂运维层面的介入和赋能，促使污水厂实现了个人经验决策到数据驱动决策的转变。基于数据分析，管理者能更加客观、科学地评估运营状况，做出合理决策，从而提高运营效率、降低成本。

另外非常重要的一点是，借助 AI 系统给予的经验反哺，运维人员能更好地掌握相关知识，提高自身的业务水平，从而推动企业整体管理水平的提升。

另一方面是评估体系的建立。AI 系统通过收集和分析数据，能够实现辅助管理者构建科学的污水厂运营评估体系。比如：

• 运行效率评估，通过监控关键效率指标，自动识别低效模式；
• 设备性能评估，通过对设备运行状况的实时监测，提前发现潜在问题；
• 环境影响评估，利用环境数据评估环境影响，并提供改进策略。

植入数翰 AI 系统后的某污水厂运维人员向青山产业评论透露，“过去在污水处理厂，运维人员天天面对重复琐碎的事情，效率十分有限。且在运维人员配合的过程中，每个人关注数据的敏感度不一致，导致现场必须要很保守，不然风险把控就容易脱离。但是自从厂里搞了智慧化改造后，同事们调侃道，突然有了很大的安全感，领导的情绪也稳定多了，现在也有时间和精力钻研经济性和工艺参数联动了。”

“新物种”迅速崛起背后

多元共融造就创新驱动

在污水厂提质增效的战场上，数翰凭借对算法的高度专注和深耕，蹚出了一条新路。

一位和数翰团队在合作的水务集团总工表示，“对于环保行业而言，数翰像是一个新物种，它的创新不仅仅体现在它在使用 AI 系统这类新的技术解决问题，更在于它跳脱出环保行业原有解决问题的思维模式，用一种全新的思路解决问题，换句话讲，它开辟了新战场。”

数翰能够迅速突围的背后，到底有哪些关键因素，数翰凭什么杀出重围？以下三方面要素构成了数翰破局的“天时、地利、人和”。

1、适逢环保运营增效之机，AI 技术迎来用武之地

客户的痛点永远是企业创新的火力点。在污水处理行业整体步入存量运营时代的背景下，把项目运维好，把成本控制好，成为水务企业的当务之急，这为数翰入局提供了发展机遇。

再加上数翰的智慧化解决方案不是锦上添花，而是雪中送炭。从客观需求的角度而言，数翰生逢其时，其在算法层面的深度突破为用户带来了有效稳定的利好，也因此得到了良好应用和用户口碑。

在行业的转型期，数翰能够敏锐洞察客户的需求变化，并敢于押注攻关客户的真痛点，这是其迅速崛起的基础，正所谓方向对了便不怕路途艰难。

2、背靠试验田的赋能效应，试点项目提供试错机会

对于进入环保行业的人工智能公司来说，找到足够的“试验田”，是一件极为重要的事。没有足够的“试验田”，就无法获取足够的数据，算法的训练也就无从谈起，智慧化最终很难深入。

数翰在起步之初便在污水处理领域拥有得天独厚的“试验田”，与其他公司先有方案、再有案例的情况不同，数翰是先打地基、再造高楼。

数翰算法技术创新的突破，一定程度上来自环保工程师与算法工程师的良性结合，最初阶段的试点项目是数翰技术团队和客户深度互信、共同探索的基础上产生的。

智慧化解决的痛点是降本增效，数翰以直击痛点的算法创新赢得了最初的“试验田”，并以试点项目为起点，不断进化升级，一步一个脚印，最终实现了迅速崛起。

3、交叉学科联手破局，前后端深度融合

环保本身算是一个典型的交叉学科，污水厂里很多耳熟能详的技术多数源自生物、化学及材料等领域，而智慧水务在此基础上又叠加了数学、人工智能等学科的知识。

因此，要实现环保行业任何一个细分领域的智慧化都不容易，它需要交叉学科从业者的深度合作以及复合型人才的耦合创新。

数翰在人工智能和环境工程两大领域的人才积淀为其算法破局提供了创新驱动，其团队内部打造的开放式文化，让多种交叉学科的人才能够自发地进行互助式学习、实现深度融合。

同时，在试点项目中，数翰与客户达成的深度合作关系，实现了前后端的融合，技术不断突破的过程本质是环境工程的后端专业与算法开拓前端人员的双方互相学习促进的过程。

用技术对话未来

走“难而正确”的路

行业的转折变革之际蕴藏机遇，但对机遇的理解和把握机遇的力度会决定最终的结果。

智慧化是环保产业发生减碳增效变革之际的一次机遇，但不同的打法模式在走向不同的方向，数翰是以技术与行业、与未来对话的那一个。

对于智慧化赛道上的选手而言，专注算法战略并不是一件容易的事，大家常常会受到短期利益的干扰，导致战略上无法专注持久。

数翰在算法上的专注和创新蹚开了新的路子，这是一条充满挑战的道路，但真正想要到达远方的团队一定会直面挑战，去走难而正确的方向。

成功的战略破局往往更加看重方向正确而非路途平坦，在各个领域的智慧化升级过程中，算法都是必要路径且具有共通性。

因此，对于未来，数翰要做的不只是环保领域的智慧化，而是更大的工业智慧化场景，成为为时代所依赖的算法革新者。

来源 「青山产业评论」公众号