污水处理厂的精细化运营成为了节能减排的关键一环。准确预测出水水质，绝非仅仅是为了满足排放标准那么简单，它更像是污水处理厂运行优化的“导航仪”。如果能够提前知晓未来几小时甚至几天后出水的具体浓度，我们便可以据此精细调整曝气量、药剂投加量等工艺参数，让每个处理单元都恰到好处地工作，避免不必要的能源浪费和药剂消耗。这种预见性不仅意味着成本的直接降低，更能为可能出现的突发水质波动敲响警钟，让管理者从容应对。如今，一项融合了先进信号处理与大语言模型技术的创新方法——SSP-GLM，正试图将这种“导航”变得更加精准可靠，它如同一位经验丰富的水质“先知”，试图穿透数据的迷雾，预见未来的清澈。
准确预测出水水质对于污水处理厂的节能降耗具有重要意义。准确预测出水水质的浓度，可以根据预测值提前调整污水处理工艺的参数，优化各个处理单元的资源配置，用以降低能耗和运行成本。此外，预测出水浓度还可以为污水处理过程中的突发情况提供预警，使管理人员能够提前做好应对措施。使用经灰狼优化算法优化的 VMD分解技术，分解污水厂出水水质序列，并为每个分解得到的子序列寻找到最合适的预测模型，最后将这些子序列预测值叠加即可得到最终预测值。
SSP-GLM的具体步骤如下：
1、子序列分块处理：将每个指标时间序列划分为部分重叠的子序列，降低计算复杂度，同时确保模型接触到更长的历史时序数据。
2、卷积特征提取：利用CNN提取子序列的局部特征，过滤噪声干扰。
3、面向大语言模型的转换输入：将时序特征向量映射至LLM的文本模态空间，作为LLM推理的核心输入。
4、时序提示词激活：整合任务背景、需求及输入统计特征，生成提示词，激活LLM的时序推理能力。
5、基于大语言模型的预测输出：融合时序特征转换向量和时序提示词向量，输入LLM引擎，获得最终预测结果。
从利用灰狼优化算法精妙地分解水质序列，为不同频率的波动找到最适配的预测模型，到SSP-GLM通过巧妙的子序列分块、卷积特征提取，最终将时序信息转化为大语言模型能够理解的“语言”，这项技术的每一步都凝聚着智慧的光芒。它不仅展示了多学科交叉融合的强大潜力，更预示着污水处理领域智能化升级的广阔前景。当大语言模型开始“读懂”水的语言，精准预测出水水质不再遥不可及，这不仅是对节能降耗目标的坚实迈进，更是对未来更清洁、更高效水环境管理模式的积极探索与承诺。
中交路桥科技基安云·智慧污水厂管理平台，实现对污水厂进行集中监控，真实反应污水厂的建设施工、生产、运维全过程状况。通过智慧污水厂管控平台对各个工艺环节设备设施进行集中监控，使得各级管理人员能够及时、准确、全面、直观的了解和掌握生产状况，进而实现对整个污水厂生产运维的统一指挥和智慧调度。同时基于大数据分析技术，建立智慧污水厂数学模型，通过监测进水水质、水量，智能调节加药量、曝气量、污泥回流量等，以降低污水厂的生产运营成本，科学指导污水厂的智慧运营，实现整个污水厂的节能降耗、出水水质的稳定达标。
