二、技术支撑体系与实施路径
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物联感知层构建
在格栅、生化池、二沉池等关键节点部署水质传感器、流量计、压力变送器。例如，MR工艺需膜污染状态监测传感器8，而芬顿氧化工艺需实时反馈ORP（氧化还原电位）值8。物联网设备需满足防蚀、抗干扰等工业环境要求7。
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数据传输与边缘计算
采用工业整合多协议数据（Modbus、Profibus等），通过5G/光纤/LoRa传输至平台。针对实时控制场景（如加调节），边缘计算节点可先行处理数据并触发本地6。
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数据与应用
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水量与设备运行状态
一、心数据维度与采集目标
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水质参数监测
包括进水与出水的关键指标：化学需氧量（COD）、生化需氧量（OD₅）、氨氮（NH₃-N）、总磷（TP）、悬浮物（SS）、pH值及水温等。例如，氨氮浓度需实时监测以预超标风险9，而出水总磷控制则依赖精准的化学剂投加数据4。水质数据是评估处理效能和合规性的直接依据。
污水运营数据收集已从单一监测迈向"感知-决策-控制"闭环。只有夯实数据根基，方能在水质保障、资源回收与生态效益间取得平衡，推动污水处理厂从"治污终端"升级为"城市生态细胞"。
三、实施挑战与发展趋势
当前主要瓶颈包括：管网缺陷导致进水浓度失真（如长沙市部分污水厂OD₅浓度不足30mg/L）9，老旧设备数据采集覆盖率低，以及部分区域存在人为篡改数据风险9。未来方向聚焦于：
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能耗与资源消耗
电耗分项计量（如提升泵、鼓风机）、剂投加量（絮凝剂、碳源）、污泥产量及处置量等。这些数据是成本控制的关键，尤其对于实现"吨水能耗比"的标杆管理[[2]8。污水运营数据收集是污水处理系统实现精细化、智能化管理的心基础。其心值在于通过全面、准确、实时的数据捕获，优化处理工艺，保障水质达标，降低能耗成本，并支撑环境监管的科学决策。完整的污水运营数据体系覆盖了从源头到排放的全链条信息，并通过多层次技术架构实现高效流转与应用。
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