現今廢水處理廠因需考量水回收、營養鹽去除、節能減碳等議題，流程規劃複雜度高。然傳統廢水處理廠之設計與優化，往往依賴工程師過往經驗，或有限測試條件之實驗室與模廠數據，易有過度保守設計增加成本、影響因子耦合優化不易、運轉成效難以預測等問題。再者，工廠或因廢水排放特性產生變化、或因環保法令修正(新增污染管制項目、加嚴排放標準)等因素，需將既設廢水處理廠進行功能提升，如何確保改造後運轉成效，亦常成為工程師的棘手問題。
前述問題，可藉由機理模型模擬與AI大數據學習等方式，將廢水處理廠之處理功效與運營效益獲得最大化提升。
水處理機理模型乃將水污染物組分依特性區分，以成熟、可驗證之學理反應機制與數學模型，模擬廢水處理過程中各種物理、化學和生物過程。
透過機器學習模型與大數據分析所建立之AI，替代人為操作與高低區間控制模式之限制，有效優化加藥與能耗，降低整體廢水處理過程之運營成本。
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