AI-driven Digital Twin Simulation for Real-world Wastewater Treatment Plant Operation Optimization (AI-DT for WWTP) 技術規模 實廠測試/運轉 適用對象 市政污水處理廠、工業區污水處理廠 技術成熟度 TRL 9商業化運行或量產 適用行業及污染物(濃度) 本技術為一系統優化平台，主要針對以下常規污染物的生物或化學去除流程進行優化控制，污染物類別與適用範圍如下說明： 化學需氧量(chemical oxygen demand, COD)：濃度範圍由中低濃度(如生活污水，COD約100~300 mg/L)到中高濃度(如部分工業廢水，COD可高達數千甚至數萬 mg/L)的有機污染物。 總懸浮固體(total suspended solids, TSS)：濃度在數百mg/L到數千mg/L的廢水。 氨氮(NH4 + -N)：能有效處理氨氮濃度從數十mg/L到數百 mg/L的廢水。 總氮(total nitrogen, TN)：適用於處理總氮濃度為

要做到「污水廠智慧監測」（Smart Wastewater Monitoring），這不是單純安裝幾個感測器而已，而是一個從 數據採集 、 即時傳輸 、 AI 分析 到 自動控制 的完整系統工程。 1. 系統核心架構 (The 4-Layer Architecture) 要建立智慧監測，必須打通以下四層，缺一不可： 第一層：感知層 (Perception Layer) - 「眼睛與耳朵」 關鍵硬體 ：佈建各類 IoT 水質感測器（pH, COD, SS, 氨氮, 磷, DO 溶氧）、流量計、水位計。 設備監測 ：在鼓風機、泵浦等關鍵設備上安裝「震動規」與「溫度貼片」，監測馬達健康度。 影像辨識 ：利用 CCTV 結合 AI 影像分析，監測水面是否有異常泡沫或顏色變化。 第二層：傳輸層 (Network Layer) - 「神經網路」 現場總線 ：將 PLC（可程式邏輯控制器）數據透過 Modbus/Profibus 撈出。 無線傳輸 ：對於佈線困難的戶外監測點，使用 NB-IoT、LoRaWAN 或 5G 專網將數據回傳至中控室。 第三層：平台層