污水处理厂是复杂的非线性系统，精确的水质预测模型在运行管理中显得尤为重要。一方面，水质预测能够实现水质预警，指导运行参数和运营策略调整，保障处理达标；另一方面，水质预测可以在正常工况下优化运行参数，从而减少物耗和能耗，降低运行成本。值得注意的是，污水厂工艺复杂且参数众多，因此难以建立精确的机理模型模拟水质变化。随着人工智能技术的迅猛发展，基于数据驱动的水质预测模型成为了一种有前景的替代方法。

针对城镇污水处理厂在特殊场景下出水波动及调控资源浪费的问题，中交路桥科技对不同特殊场景的调控策略进行模拟研究。根据进水C/N比和水温的不同，设置低进水C/N比、冬季低温、夏季高温三种特殊进水场景，通过数字孪生平台开展碳源投加量和溶解氧含量的调控策略研究，分析不同调控策略对应的出水COD、TN浓度， 从而为该污水厂的特殊场景提供调控策略的科学依据，避免出现过量投加碳源或 过量曝气的情况。

中交路桥科技数字孪生平台是将物理实体与对应数字虚体实时同步的技术，以其具有数据实时交互的特点而区别 于其他数字模型。通过对数字孪生平台的系统架构进行设计，将其分为物理实体、虚拟模型、大数据中心与智能算法四部分。通过建筑信息模型技术进行虚拟模型的 构建及渲染，基于物联网技术及 Modbus 协议实现数据的传输与映射，并对数字孪生平台进行主页与菜单栏的设计，最终构建出城镇污水处理厂的数字孪生平台，在平台中部署实时监控、水质预测、三维可视化、运行模拟与决策支持等功能， 为污水处理厂的运行调控管理提供技术支持。

中交路桥科技基于数字孪生平台的城镇污水处理厂特殊场景下调控策略研究。根据进水 C/N 比和水温的不同，设置低进水 C/N 比、冬季低温、夏季高温等三种特殊场景，并通过数字孪生平台，对碳源投加量和溶解氧含量开展调控策略的研究，分析不同调控策略对应的出水 COD、TN 浓度。结果表明：数字孪生平台能够动态模拟不同调控策略对特殊场景下出水水质的影响，并根据预测结果对实际污水处理厂运行参数的调控策略提供科学指导，避免在特殊场景下出现碳源过量投加或过量 曝气的情况，降低污水厂运行能耗与药耗，实现节能降碳的目标。

中交路桥科技通过BIM技术搭建了污水处理厂的虚拟模型，并结合物联网技术与 Modbus 协议进行了实时数据的传输及映 射，并对数字孪生平台的主页与菜单栏进行了界面设计，从而实现了污水厂数字 孪生平台的构建。该平台部署了城镇污水处理厂的实时监控、水质预测、三维可视 化、运行模拟与决策支持等功能，为污水厂的运行调控管理提供科学依据。