当前，我国污水处理行业面临工艺设计效率低、运维成本高、水质波动大等突出问题。随着环保标准日益严格和"双碳"目标推进，传统依赖人工经验的粗放管理模式已难以适应高质量发展需求； 针对这个行业痛点，南京大学吴兵教授团队联合产学研单位，历时五年攻关完成技术突破。项目创新性地建立了"知识—模型—应用"三层协同架构：在基础层，通过动态知识图谱技术破解了行业经验难以量化的瓶颈；在模型层，开发的预测模型池可精准模拟128种水质参数变化；在应用层，六大智能工作流实现从设计到运维的全流程闭环管理。 该技术的实际应用效果显著。在江苏某工业园区废水处理项目中，系统将工艺调试周期从常规的45天缩短至7天，药剂投加成本降低23%。经第三方检测，出水水质稳定达到地表水Ⅳ类标准。中国工程院院士李伟在鉴定会上指出，这项成果"为行业数字化转型提供了可复用的技术范式"。 值得关注的是，研究团队特别注重技术落地的适配性。通过开发轻量化软件平台，该解决方案已适配不同规模的污水处理场景。据江苏水污染防治装备公司总工程师介绍，在城镇污水厂提标改造中，该技术帮助客户节约改造成本超300万元/年。 展望未来，随着《"十四五"城镇污水处理及资源化利用发展规划》实施，智能化技术市场空间预计将突破千亿元。专家建议，下一步应加快制定涉及的技术标准，推动成果在长江经济带、黄河流域等重点区域的规模化应用。
污水处理虽常被视为“末端工程”，却直接关系城市治理水平和产业绿色转型。以知识体系为底座、以模型能力为支撑、以全流程闭环为目标的新工艺设计范式，正在为行业打开降本增效与稳定达标的空间。随着应用场景扩大、数据体系完善，这类成果有望从“单点创新”走向“系统能力”，为水环境治理现代化提供更可靠的技术支撑。