用科技力量赋能安全用数据力量驱动管理
化工、印染、冶金、电镀等高污染企业，其污水具有污染物浓度高、组分复杂、毒性强、水质波动剧烈且排放节点多的核心特征，涵盖重金属、难降解有机物、酸碱物质、有毒助剂等多重污染物，且排放行为受生产工艺调整影响极大。传统污水排放监管依赖人工巡检、定期采样检测，存在监管滞后、覆盖不全、数据造假风险高、协同管控薄...
建材行业生产废水（如水泥、陶瓷、石材加工废水）具有成分复杂、水质波动大、悬浮物浓度高、硬度高且含重金属离子等特点，传统管控依赖人工经验决策，难以适配动态工况。AI污水智能化管理系统以深度学习算法为核心，融合多源传感数据构建废水特性动态感知体系，为全流程智能决策奠定基础。系统在废水排放口、调节池、预处...
化工、冶金、矿山、印染等高污染工业领域，污水具有水质组分复杂、污染物浓度波动剧烈、排放量大且受生产工艺影响显著等共性特征，核心管控指标涵盖悬浮物（SS）、pH值、重金属、COD、总氮等关键参数。当前工业污水处理普遍存在数据割裂、监测滞后、工艺调控粗放、循环利用率低等痛点，传统依赖人工巡检、固定工艺与...
纺织行业印染废水具有“高色度、高COD、高盐度、成分复杂、水质波动剧烈”的核心特征，含染料、助剂、纤维杂质、酸碱物质等多重污染物，且水质受印染工艺（染色、印花、整理）、面料类型、染料品种影响极大，传统处理模式依赖固定工艺与人工经验调控，易出现脱色不彻底、COD去除率低、药剂浪费、出水达标不稳定等痛点...
矿山行业尾矿废水具有悬浮物浓度高、重金属含量波动大、水质组分复杂、排放量大且受采矿工艺影响显著等核心特征，核心管控指标涵盖悬浮物（SS）、pH值、重金属（铅、锌、铜等）、COD、总氮等关键参数。当前尾矿废水处理普遍存在监测滞后、工艺适配性差、药剂投加粗放、循环利用率低等痛点，传统依赖人工巡检与固定工...
工业园区污水治理呈现“多源汇集、成分复杂、水量波动大、管控主体多元”的核心特点，涵盖不同行业企业生产污水、生活污水及初期雨水，污染物种类交叉叠加，传统分散式治理模式存在数据割裂、工艺适配不足、协同管控薄弱、达标风险较高等痛点，难以适配园区集约化、精细化治理需求。AI污水智能化管理系统以AI技术为核心...
多源传感数据融合分析技术是管网泄漏预警的核心感知手段，通过整合不同类型传感器数据，打破单一监测维度的局限，实现泄漏隐患的早期识别。AI污水智能化管理系统在管网关键节点（如阀门井、干管交汇处、易腐蚀路段）部署流量传感器、压力传感器、液位传感器、水质传感器及气体传感器，实时采集管网流量、压力、液位、污水...
化工、冶金、印染等高污染工业场景，污水处理不仅需满足达标排放要求，更需通过工艺优化实现水资源循环复用，破解“处理成本高、工艺适配差、中水利用率低”的核心痛点。传统污水处理工艺固定化、调控经验化，难以适配水质波动与循环利用需求，易造成药剂能耗浪费、中水水质不达标等问题，制约水资源利用率提升。AI污水智...
工业污水具有成分复杂、水质水量波动大、污染物浓度高且毒性强等特点，核心水质指标涵盖化学需氧量（COD）、生化需氧量（BOD）、悬浮物（SS）、pH值、氨氮、总磷等，其稳定性直接决定处理效果与达标排放。传统工业污水治理依赖人工经验调控，难以应对水质快速波动，易出现处理不达标、药剂能耗浪费等问题。AI污...
