挑戰 美國西部的一家公共事業單位有三個工廠，負責處理地下水和地表水。不同的季節里，這三個工廠的水處理量都會有很大的變化。工廠都位于落基山脈，地理位置偏遠，運營空間有限。其中一個工廠是采用混凝和過濾技術的傳統工廠，每天的高水處理量為 1 千萬加侖，夏季的平均水處理量為 500 萬加侖，冬季為 250 萬加侖。工廠為了進一步了解和優化凝聚劑的投放量，決定利用水質數據來建立一套預測算法，以實現準確的工藝控制。
在不同的季節里，水的溫度、流速、質量會大幅波動，因此工廠需要準確的數據作為決策的依據。有了準確的水質數據（例如水的堿度、總有機碳 TOC）、濁度等數據），就能確保出廠水的質量達標，確保水處理工藝穩定可靠。例如，當春季徑流開始時，水的濁度會達到峰值，然后落回基本水平。而 TOC 卻會在到達峰值后繼續保持在高位。此時工廠就需要在使用地表水還是使用地下水井之間做決斷。有了 TOC 數據，就能迅速、自信地做出正確決斷。圖 1 是原水和出廠水的以往 TOC 數據。
圖 1. 工廠的 TOC 歷史數據
解決方案
在每個工藝步驟中，都需要使用各種化學品來處理水，例如用高錳酸鉀進行預氧化，用聚氯化鋁（PACl）進行凝結，用氫氯酸鋁（ACH）助凝劑進行初級處理，用非離子聚合物進行預過濾。以前，工廠主要用臭氧來消毒，但由于對臭氧的殘留量有較高的要求，如今工廠使用次氯酸鈉來消毒。上述工藝步驟滿足工廠對濁度的原始設計要求，而當工廠增加了 TOC 分析之后，又能確保滿足消毒劑/消毒副產物法規（DBPRs，Disinfectant/Disinfection Byproduct Rules）。
以往，工廠需要進行很多次杯瓶實驗才能確定正確的凝聚劑投放量，這給操作人員帶來很大的工作量，而且無法得到原水和出廠水質量的實時信息。后來工廠購置了兩臺 Sievers* M5310 C 在線型 TOC 分析儀來監測原水和出廠水，就大大增強了堿度和濁度數據的可靠性，還能夠確定 TOC 的去除率。如果在發生徑流時水中的 TOC 升高，分析儀就會提示工廠減產，更多地使用地下水。表 1 是平均季節性 TOC 數據。
結果
工廠收集了往年的原水和出廠水的水質數據，用這些數據來優化主要凝聚劑的投放量，并設定預測算法中各參數的關系。結果表明，原始 TOC 與凝聚劑用量之間有很強的線性關系，而堿度/濁度與凝聚劑用量之間的關系較弱。在隨后的研究中，工廠改進了回歸方程，使凝聚劑用量僅與進廠水的 TOC 相關。工廠仍然使用將 TOC、濁度、堿度相關聯的回歸算法。當發生急劇變化的水質事件（例如快速融雪或下暴雨）時，可以根據濁 度和堿度的變化來調節凝聚劑的用量。盡管目前工廠尚未*達到自動化，但操作人員可以根據上述水質數據做出基于實際數據的決策，從而進行正確的操作調整。
由于吸水口在河中，而河水的水質每小時都可能急劇變化，因此每天都需要多次調整凝聚劑的投放量。有了原始 TOC、堿度、濁度數據，工廠就能準確調整化學品的用量，能夠應對夏末雨季的濁度高峰、或季節性山區徑流造成的 TOC 和堿度變化。
結論
根據數據來做決策和確認合規性，可以有效地進行水處理，保護自然環境和人類健康。 TOC 分析幫助工廠調整季節性操作，使工廠能夠對凝聚劑的投放量作出正確決定。其它優點包括：
• 臭氧預氧化去除鐵、錳和 TOC，減少對凝聚劑的需求量
• 臭氧按劑量投放，保持臭氧殘留量與原始 TOC 相關
• 全面提高工廠的年生產效率，優化水處理工藝，確保水的清潔度
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