浙江恒洋热电如何用AI解决热电厂化水处理依赖人工经验、加药精度控制难题的案例

浙江恒洋热电有限公司位于浙江省嘉兴市海盐县，是中国归然集团旗下专注于热电联产的企业，承担着向周边工业园区企业供应电力和热力的重要职能。作为传统热电企业，恒洋热电的生产运营涉及复杂的化学水处理环节——将取自太湖流域的地表水通过絮凝沉淀等工艺处理为符合标准的锅炉用水，是保障电厂安全稳定运行的前置条件。热电行业属于高能耗、高排放行业，在"双碳"目标背景下面临严峻的节能降耗压力；同时，化水处理环节长期依赖人工操作和经验判断，存在药剂浪费、水质波动、运维效率低等痛点。中达集团积极布局"AI+"战略，恒洋热电被定位为集团数字化转型的标杆基地，率先在热电行业探索AI技术深度应用。

热电厂化水处理的核心环节是絮凝剂投加——将地表水中的悬浮杂质通过絮凝剂絮凝沉淀后去除。传统模式下，药剂投加量依赖运行人员的人工判断：加多加少靠"感觉"，水质波动时难以及时调整，既容易出现药剂浪费导致成本上升，也可能出现因加药不足而影响出水水质稳定。

化水处理系统涉及多个工艺单元，水质参数（浊度、pH值、电导率等）处于动态变化中。传统人工巡检模式下，运行人员无法实时掌握各工艺节点的水质状态，往往在水质指标已经出现明显偏差时才被发现，错失最佳干预时机，影响整体处理效果。

化水系统需要24小时有人值守，运行人员需定期巡检设备运行状态、记录运行数据、处置异常工况。传统模式对专业工程师的依赖程度高，不仅增加人力成本，也限制了企业向"少人值守、无人值守"方向转型的空间。

热电行业化水处理涉及大量隐性经验知识，如不同原水水质条件下的最优加药策略、设备异常工况的识别与处置等。这些经验主要存在于老员工的脑海中，缺乏系统化、结构化的知识沉淀机制，导致新人培养周期长、知识传承断层风险高。

恒洋热电打出"AI大模型+图像识别+5G传输+人机交互"技术组合拳，系统性推进化水处理智能化改造：

公司在化水系统水底布设高清摄像头，实时采集矾花生成及絮凝沉淀状态的画面并上传至AI分析平台，依托人工智能图像识别算法持续比对不同加药量对应的絮凝效果，动态寻优锁定最佳加药点位和剂量。系统替代人工"看水色、判断加药量"的传统操作，实现药剂投加的精准自控——既避免药剂过量浪费，又保障水质处理效果的持续稳定。

全厂区部署智慧运营管理平台，实时监控各生产环节的运行数据，数据动态刷新、工况一目了然。化水系统车间实现"黑屏"运行——无需人员驻守，AI系统全天候自主监控各工艺节点的水质参数，异常工况实时预警并自动触发处置流程，将原来依赖人工巡检才能发现的问题变为系统自动识别和推送。

公司为化水系统打造了具备主动问询和人机交互能力的AI"小管家"——依托三年来积累的海量运行数据训练，系统可对工况数据进行智能研判。当监测到运行数据出现异常或现有维度不足以支撑精准研判时，AI"小管家"会主动向工程师发起问询寻求专业判断；同时，工程师也可随时反向向AI咨询工况难题、获取操作指导建议。通过人机双向问答、持续交互学习，实现故障识别效率提升和算法模型的持续优化。

恒洋热电建设中达集团·恒洋算力中心，采用虚拟化平台+超算融合架构，将计算、存储、网络资源深度整合，为AI应用提供强大算力支撑，同时实现资源利用率从30%提升至50%以上，新业务上线周期从数周压缩至小时级，大幅提升企业整体数字化运营效率。

恒洋热电AI大模型专家系统的核心技术架构包含四个层面：感知层依托高清工业摄像头和各类水质传感器，实现矾花图像和浊度、pH值等水质参数的实时采集；传输层采用5G无线传输技术，确保数据低时延、高可靠上传；算法层以深度学习图像识别模型为核心，结合时序数据分析算法，对絮凝效果进行实时评估并输出最优加药策略；交互层以大语言模型为底座，构建人机问答系统，支持工况咨询、异常预警和知识问答。整套系统在热电行业属于首创，填补了国内热电行业化水处理AI应用的空白，并已向宁波热电企业输出部分模块。

恒洋热电并非一步到位直接上AI系统，而是先夯实自动化基础——先上一套自动化控制系统保障设备安全投运和调控，再在稳固的自动化基础上逐步嵌入AI模块。这种"先自动化后智能化"的渐进路径有效降低了技术风险，让运行人员有充足时间适应新系统，也为后续深度AI应用积累了高质量数据基础。

热电行业化水处理是典型的垂直细分场景，数据规模远不及互联网大厂。但恒洋热电依托三年积累的运行数据，成功训练出精准可靠的AI加药控制模型。这表明：工业AI落地的关键不在于数据量的大小，而在于数据的质量和与业务场景的匹配程度——高频、精准的工艺过程数据远比海量的泛化数据更有价值。

热电行业大量操作经验存在于老工程师的头脑中，是企业重要的隐性知识资产。恒洋热电通过AI"小管家"将专家经验显性化、结构化，既实现了经验的数字化保存和传承，也将年轻工程师从"跟着老师傅慢慢学"的传统成长路径中解放出来，显著缩短了人才成长周期。