污水處理廠數(shù)字化運(yùn)行管理探索與研究研究項(xiàng)目背景我國水務(wù)公司在智能控制或智慧水廠方面大多使用的是

IT

公司提供的方案，普遍缺乏對于水務(wù)應(yīng)用場景的認(rèn)知，功能上側(cè)重于數(shù)據(jù)的可視化，沒有進(jìn)行數(shù)據(jù)廣泛互聯(lián)與更深層次地挖掘。存在重視硬件建設(shè)及展示內(nèi)容，在軟件開發(fā)與工藝系統(tǒng)對接優(yōu)化等方面存在問題。水務(wù)行業(yè)也由于缺乏詳實(shí)數(shù)據(jù)支撐，粗線條的生產(chǎn)調(diào)度、過高能源和資源消耗成為運(yùn)行管理單位的普遍現(xiàn)象。污泥運(yùn)行管理與智能控制和智慧水廠管理脫節(jié)。對污泥的運(yùn)行管理不能孤立進(jìn)行，必須與水質(zhì)要求、生物系統(tǒng)、能耗、藥耗相結(jié)合，與全廠的智慧化運(yùn)行同步。研究開發(fā)以污水處理廠運(yùn)行管理經(jīng)驗(yàn)（歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)）為基礎(chǔ)、以互聯(lián)網(wǎng)、以大數(shù)據(jù)為支撐，以數(shù)據(jù)挖掘?yàn)槭侄蔚闹腔畚鬯幚韽S智能綜合管控平臺。通過各種信息傳感設(shè)備，實(shí)現(xiàn)信息智能化識別、定位、跟蹤、監(jiān)控、計算、模擬、預(yù)測。提高城市供排水企業(yè)的智慧決策和管理水平，是我們目前的當(dāng)務(wù)之急。研究項(xiàng)目背景目前污水處理廠的運(yùn)行管理方法基本上是依據(jù)進(jìn)出水水質(zhì)、水量、水溫及污泥處理處置來調(diào)度生產(chǎn)運(yùn)行。過度依賴經(jīng)驗(yàn)，缺乏科學(xué)的數(shù)據(jù)支撐，缺乏整體工藝系統(tǒng)性分析。此方法沒有系統(tǒng)性考慮項(xiàng)目的運(yùn)行效率、能耗、污染物排放總量等多維度來綜合確定運(yùn)行策略。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，OpenAI

的

GPT、杭州深度求索的DeepSeek-V2/V3等大語言模型的發(fā)布，為我們污水處理廠的智慧化運(yùn)行管理鋪墊了很好的基礎(chǔ)。我們的研究是以污水處理廠歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過深度學(xué)習(xí)提取數(shù)據(jù)并對數(shù)據(jù)處理分類，建立動態(tài)數(shù)據(jù)庫模型，其中優(yōu)秀的數(shù)據(jù)將賦予特征作為下一個運(yùn)行周期的預(yù)定值，然后再結(jié)合下一個運(yùn)行周期的實(shí)際情況（水質(zhì)、水量、水溫、污泥及活性污泥的變化），按照污水處理工藝的邏輯關(guān)系，對預(yù)定值進(jìn)行調(diào)整。操作員可以在數(shù)字孿生體上模擬不同的方案，從而在實(shí)際生產(chǎn)運(yùn)行中執(zhí)行最優(yōu)方案。本項(xiàng)目就利用DeepSeek大模型等技術(shù)，對污水處理廠的智慧化運(yùn)行管理進(jìn)行了探索與研究。下面就研究內(nèi)容與大家一起分享。研究項(xiàng)目目錄一、污水處理廠智慧運(yùn)行的原則及方法的確定二、1.污水處理過程主要工藝控制、統(tǒng)計指標(biāo)四、

人工智能（AI）DeepSeek大模型技術(shù)的應(yīng)用五、（活性）污泥的智慧化運(yùn)行管理六、案例介紹一、污水處理廠智慧運(yùn)行的原則及方法確定原則：水質(zhì)達(dá)標(biāo)的基礎(chǔ)上，以污水處理過程中最低能耗、污染物最大去除率、污染物排放總量最低。方法：將污水處理廠的歷史數(shù)據(jù)通過深度學(xué)習(xí)提取數(shù)據(jù)并對數(shù)據(jù)處理分類，建立動態(tài)數(shù)據(jù)庫模型，其中優(yōu)秀的數(shù)據(jù)將賦予特征。在數(shù)據(jù)庫中尋找原則對應(yīng)范圍內(nèi)參數(shù)作為下一個運(yùn)行周期的預(yù)定值。再結(jié)合下一個運(yùn)行周期的實(shí)際情況（水質(zhì)、水量、水溫污泥及活性污泥的變化），按照污水處理工藝的邏輯關(guān)系，對預(yù)定值進(jìn)行調(diào)整。在數(shù)字孿生體上模擬不同的方案，同時觀察對出水水質(zhì)、污染物去除效率、能耗、活性污泥及污泥產(chǎn)量的影響，從而在實(shí)際生產(chǎn)運(yùn)行中執(zhí)行最優(yōu)方案。始終使污水處理廠處于最佳運(yùn)行狀態(tài)。歷史數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)庫分類甄別篩選數(shù)據(jù)尋找對應(yīng)范圍的新數(shù)據(jù)根據(jù)工藝邏輯調(diào)整參數(shù)數(shù)字孿生模擬優(yōu)化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)輸出研究項(xiàng)目目錄一、污水處理廠智慧運(yùn)行的原則及方法的確定二、污水處理工藝運(yùn)行管理1.污水處理過程主要工藝控制、統(tǒng)計指標(biāo)四、

人工智能技術(shù)（AI）DeepSeek大模型技術(shù)的應(yīng)用五、（活性）污泥的智慧化運(yùn)行管理六、案例介紹二、污水處理工藝運(yùn)行管理1、污水處理工藝運(yùn)行管理核心污水處理設(shè)計運(yùn)行的三大參數(shù)：BOD-SS負(fù)荷、回流污泥量、供氧量。一般通過BOD-SS負(fù)荷、回流污泥量、供氧量等三大指標(biāo)進(jìn)行運(yùn)行管理。城鎮(zhèn)污水處理廠以脫氮除磷性能為核心，在充分分析硝化、反硝化、除磷等反應(yīng)過程的關(guān)鍵參數(shù)后，評估運(yùn)行現(xiàn)狀，及時調(diào)整回流污泥參數(shù)、調(diào)整曝氣量和加藥量。

曝氣池曝氣一方面維持一定溶氧水平，使活性污泥保持最佳傳質(zhì)混合狀態(tài)，使活性污泥與廢水混合以及防止污泥在曝氣池內(nèi)沉積。二、污水處理工藝運(yùn)行管理2、污水處理過程主要工藝控制、運(yùn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計工藝控制數(shù)據(jù)：COD、BOD、TOC等有機(jī)物綜合指標(biāo)SS、MLSS、MLVSS、SV%、SVI

等固體濃度與沉降性指標(biāo)氨氮、TN、硝酸鹽/亞硝酸鹽、TKN、正磷酸鹽、TP

等氮磷指標(biāo)溶解氧、ORP、

pH、流量、液位、溫度等參數(shù)排泥量、濃縮池污泥濃度及液位濾池反沖洗時間及周期運(yùn)行統(tǒng)計數(shù)據(jù)：運(yùn)行效率指標(biāo)：污染物去除率能耗指標(biāo)：噸水電耗、噸水藥耗污泥數(shù)據(jù)：萬噸水產(chǎn)泥率、剩余污泥量工藝控制數(shù)據(jù)與運(yùn)行統(tǒng)計數(shù)據(jù)緊密相關(guān)研究項(xiàng)目目錄一、污水處理廠智慧運(yùn)行的原則及方法二、污水處理工藝運(yùn)行管理1.污水處理過程主要工藝控制、統(tǒng)計指標(biāo)三、數(shù)據(jù)模型形成的原則和方法四、人工智能（AI）DeepSeek大模型技術(shù)的應(yīng)用五、活性污泥的智慧化運(yùn)行管理六、案例介紹（一）數(shù)據(jù)模型形成的原則1、污水處理廠歷史運(yùn)行調(diào)度報表數(shù)據(jù)及統(tǒng)計報表數(shù)據(jù)形成數(shù)據(jù)庫，構(gòu)成專家經(jīng)驗(yàn)庫，形成數(shù)據(jù)模型。2、結(jié)合下一個運(yùn)行周期的具體情況（進(jìn)出水水量、進(jìn)出水濃度、氣象水溫等等），用大數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測模型（如深度學(xué)習(xí)）和工藝仿真實(shí)時優(yōu)化技術(shù)，預(yù)測下一個運(yùn)行周期的系統(tǒng)行為。3、對智能加藥（混凝、絮凝、消毒）、精確曝氣控制、智能碳源投加、污泥回流等專用系統(tǒng)，智能決策與專家經(jīng)驗(yàn)庫融合后融入運(yùn)行調(diào)度系統(tǒng)。（二）數(shù)據(jù)模型形成的方法1、運(yùn)行統(tǒng)計報表數(shù)據(jù)與工藝調(diào)度報表數(shù)據(jù)按照時間對應(yīng)關(guān)系進(jìn)行組合鏈接。工藝控制操控動作時間按工藝流程中水流經(jīng)過的各部位儀表顯示數(shù)據(jù)時間邏輯上相對應(yīng)。統(tǒng)計報表能耗數(shù)據(jù)要與生產(chǎn)過程中的水量水質(zhì)計量、電量計量、藥劑計量在時間邏輯上相對應(yīng)。污染物消減量數(shù)據(jù)要按照生產(chǎn)工藝流程時間，進(jìn)水水質(zhì)指標(biāo)值與出水水質(zhì)指標(biāo)值在時間邏輯上相對應(yīng)。2、運(yùn)行統(tǒng)計報表中按不同水量級別負(fù)荷（40-60%、60%-80%、80%-10%、100%-120%）進(jìn)行分類，其余水量級別數(shù)據(jù)，不能進(jìn)入數(shù)據(jù)庫。按進(jìn)水水質(zhì)濃度、溫度（氣象水溫）進(jìn)行分類。3、按不同季節(jié)水溫（結(jié)合氣象預(yù)報）分為（-5到10度、10到20度、20-30度、30-40度）四個溫度范圍，選取數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。（二）數(shù)據(jù)模型形成的方法4、在分類范圍內(nèi)尋找相對應(yīng)的電耗、藥耗（PAC、PAM、次氯酸鈉）的最低區(qū)間作為最佳的數(shù)據(jù)模型范圍。選取合適的數(shù)據(jù)數(shù)量來計算模型范圍幅度空間。5、在上述區(qū)間內(nèi)對應(yīng)的數(shù)據(jù)群中，首先在最佳的能耗數(shù)據(jù)中找到消減率最大的數(shù)據(jù)，再對應(yīng)找到相對應(yīng)運(yùn)行調(diào)度控制參數(shù)，分析篩選確定下一個周期的運(yùn)行參數(shù)。6、結(jié)合下一個運(yùn)行周期的現(xiàn)狀條件：進(jìn)出水在線監(jiān)測數(shù)據(jù)、生產(chǎn)運(yùn)營現(xiàn)實(shí)參數(shù)以及氣象水溫等參數(shù)，將生產(chǎn)運(yùn)行中的現(xiàn)實(shí)參數(shù)按工藝邏輯關(guān)系來調(diào)整修正。在工藝仿真模型上模擬不同的方案，將模擬的最佳數(shù)據(jù)輸出。使污水處理廠按最佳方案（數(shù)據(jù)）進(jìn)入運(yùn)行。這些數(shù)據(jù)作為新的數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)庫。7、同時淘汰最早歷史期間數(shù)據(jù)。使數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)與現(xiàn)實(shí)狀態(tài)不斷耦合馴化，將歷史最佳與現(xiàn)實(shí)隨動，始終保持在最佳。研究項(xiàng)目目錄一、污水處理廠智慧運(yùn)行的原則及方法二、污水處理工藝運(yùn)行管理1.污水處理過程主要工藝控制、統(tǒng)計指標(biāo)四、人工智能（AI）DeepSeek大模型技術(shù)的應(yīng)用五、活性污泥的智慧化運(yùn)行管理六、案例介紹四、人工智能（AI）DeepSeek大模型技術(shù)的應(yīng)用利用DeepSeek等AI工具優(yōu)化污水處理廠運(yùn)行參數(shù)是一個數(shù)據(jù)驅(qū)動、迭代優(yōu)化的過程步驟如下：1、

數(shù)據(jù)整合與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集：將運(yùn)行統(tǒng)計報表（水量、能耗、藥劑、碳源投加等數(shù)據(jù)）與工藝運(yùn)行報表（DO、MLSS、污泥回流〈量〉比、進(jìn)出水水質(zhì)、污泥沉降比等）按時間軸對齊，確保數(shù)據(jù)顆粒度一致（如小時/日/周）。關(guān)鍵參數(shù)標(biāo)注：標(biāo)記影響出水水質(zhì)（COD、氨氮、TP、電耗、碳源用量、污泥濃度、污泥回流等）核心工藝參數(shù)，通過優(yōu)化和調(diào)整模型參數(shù)，生成質(zhì)量和計算效率。使其輸出更符合預(yù)期或?qū)嶋H需求等格式。四、人工智能（AI）DeepSeek大模型技術(shù)的應(yīng)用2、數(shù)據(jù)預(yù)處理清洗與補(bǔ)全：使用DeepSeek的缺失值填充（如線性插值）或異常值檢測功能處理臟數(shù)據(jù)。如清除外來水量水質(zhì)的沖擊、重大設(shè)備故障、特別極端情況等。通過特征工程生成衍生變量：污染物消減率或量、

能耗指標(biāo)（電耗、藥耗、碳源）、污染物排放總量等。經(jīng)過主成分降維技術(shù)，減少數(shù)據(jù)復(fù)雜度的同時，保留最重要的信息，提升后續(xù)分析的效率或模型性能。線性插值PCA（主成分分析）四，人工智能（AI）DeepSeek大模型技術(shù)的應(yīng)用3、設(shè)定優(yōu)化目標(biāo)：在水質(zhì)達(dá)標(biāo)的基礎(chǔ)上，以污水處理過程最低能耗、污染物最大去除率、污染物排放總量最低為原則。4、用歷史數(shù)據(jù)（新建廠需累計數(shù)據(jù)）訓(xùn)練XGBoost數(shù)據(jù)模型。按照最低能耗、最大去除率、排放總量最低的數(shù)據(jù)區(qū)間，尋找相對應(yīng)的工藝參數(shù)運(yùn)行區(qū)間。分析特征，按下一個運(yùn)行周期的特征進(jìn)行匹配，推理下一個運(yùn)行周期的工藝運(yùn)行參數(shù)。5、動態(tài)修正機(jī)制下一個運(yùn)行周期，遇到的現(xiàn)場環(huán)境情況與XGBoost數(shù)據(jù)模型按歷史數(shù)據(jù)推理的現(xiàn)場環(huán)境發(fā)生變化時，及時將環(huán)境情況進(jìn)行反饋：將在線儀表數(shù)據(jù)（如進(jìn)出水水質(zhì)數(shù)據(jù)、污泥濃度、污泥回流量／比、生物池不同區(qū)域的溶解氧值、污泥量等數(shù)據(jù)）輸入DeepSeek模型，動態(tài)調(diào)整。四，人工智能（AI）DeepSeek大模型技術(shù)的應(yīng)用6、在數(shù)字孿生（機(jī)理模型）模擬不同的方案，（如：曝氣量減少20%、DO低于2mg/L時，是否導(dǎo)致氨氮超標(biāo)）然后將模擬的數(shù)據(jù)輸出，進(jìn)行預(yù)測。7、通過參數(shù)高效微調(diào)、構(gòu)建動態(tài)調(diào)整策略，持續(xù)學(xué)習(xí)技術(shù)和動態(tài)架構(gòu)設(shè)計，持續(xù)吸收新數(shù)據(jù)篩選舊數(shù)據(jù)。使數(shù)據(jù)庫不斷得到馴化，保持新鮮能力。使模型在復(fù)雜任務(wù)中動態(tài)適應(yīng)需求。Shapley特征值選擇模型局部可解釋模型（LIME）研究項(xiàng)目目錄一、污水處理廠智慧運(yùn)行的原則及方法二、污水處理工藝運(yùn)行管理1.污水處理過程主要工藝控制、統(tǒng)計指標(biāo)四、人工智能（AI）DeepSeek大模型技術(shù)的應(yīng)用五、活性污泥的智慧化運(yùn)行管理六、案例介紹五、活性污泥的智慧化運(yùn)行管理（一）污泥運(yùn)行管理是污水廠的“心臟”，它直接影響著生物處理系統(tǒng)的健康狀態(tài)。保持適當(dāng)?shù)奈勰酀舛龋浚?、良好的污泥活性（質(zhì)）和高效的污泥處理（處置），是污水處理的核心。一個污水處理廠就像一個工廠，污泥是“工人”，污水中的有機(jī)物是“需要加工的工作”，污泥濃度（MLSS）

=

工廠里的工人總數(shù)，污泥齡（SRT）

=

工人的平均工齡（即工人從入職到退休的平均時間。有機(jī)負(fù)荷（F/M）

=

每個工人分配到的工作量。通過調(diào)節(jié)污泥濃度（MLSS），可以直接且有效地控制有機(jī)負(fù)荷（F/M），使其保持在處理所需的最佳范圍內(nèi)（通常為0.05

-

0.5kgBOD/kgMLSS·d）。根據(jù)處理目標(biāo)（如去除有機(jī)物、硝化等）確定一個需要的SRT值（例如，硝化需要較長的SRT）。通過測量當(dāng)前系統(tǒng)的污泥濃度，來計算需要排放多少污泥，才能將系統(tǒng)的污泥總量維持在目標(biāo)SRT所對應(yīng)的水平。如果不監(jiān)測污泥濃度，你就無法知道系統(tǒng)內(nèi)有多少污泥，排泥操作就變成了盲目的“瞎排”，要么排多了導(dǎo)致SRT過短（系統(tǒng)崩潰），要么排少了導(dǎo)致SRT過長（污泥老化、膨脹）。準(zhǔn)確測量和控制污泥濃度（MLSS），是計算并實(shí)現(xiàn)目標(biāo)污泥齡（SRT）

的必要前提和基礎(chǔ)。沒有污泥濃度數(shù)據(jù)，SRT控制就無從談起。五、活性污泥的智慧化運(yùn)行管理SRT是連接生物處理效果和污泥處置的橋梁，是污泥管理的總開關(guān)。硝化細(xì)菌世代時間長，要保證良好的硝化效果，SRT必須大于硝化細(xì)菌的最小世代時間。SRT過短，污泥被過快排出，菌膠團(tuán)被洗出，處理效果差；SRT過長，會導(dǎo)致污泥老化，耗氧量增加，且可能發(fā)生內(nèi)源呼吸導(dǎo)致絲狀菌膨脹。通過排泥控制SRT，通過回流控制MLSS。根據(jù)水質(zhì)季節(jié)變化和SRT要求，計算每日所需排泥量。計算公式：SRT=(系統(tǒng)內(nèi)總污泥量)

/(每日排出系統(tǒng)的污泥量)。每日排泥量

≈(系統(tǒng)現(xiàn)有總污泥量

-目標(biāo)MLSS

×曝氣池容積)

/SRT五、活性污泥的智慧化運(yùn)行管理數(shù)據(jù)分析是污泥運(yùn)行管理的眼睛。需要實(shí)時或定期監(jiān)測和分析以下關(guān)鍵指標(biāo)：1.生物系統(tǒng)活性污泥指標(biāo)（MLSS,MLVSS,

SVI,微生物相）污泥濃度：

是控制污泥齡（SRT）和有機(jī)負(fù)荷（F/M）的基礎(chǔ)。持續(xù)跟蹤MLSS變化趨勢，可以判斷污泥增長情況、二沉池的沉降效果以及排泥操作是否合理。SVI(污泥容積指數(shù))：這是診斷污泥性狀的“黃金指標(biāo)”。通常認(rèn)為SVI在80-150mL/g之間表明污泥沉降性能良好。過高（>150

mL/g）：

可能指示污泥膨脹，會導(dǎo)致二沉池泥水分離困難，出水SS超標(biāo)。過低（<80

mL/g）：

可能指示污泥老化或無機(jī)化，絮體細(xì)小緊密，但吸附降解性能差。五、活性污泥的智慧化運(yùn)行管理（二）、污泥數(shù)據(jù)融入大數(shù)據(jù)模型的三層架構(gòu)，污泥管理要深度參與其中：第一層：數(shù)據(jù)感知與采集層（IoT

&

SCADA）關(guān)鍵在線傳感器部署：MLSS在線監(jiān)測儀：安裝在曝氣池、回流污泥管線上，提供實(shí)時污泥濃度數(shù)據(jù)。污泥界面儀：安裝在二沉池，實(shí)時監(jiān)控泥位高度，防止污泥流失或淤積。流量計：精確測量回流污泥量和剩余污泥排放量，這是計算SRT（污泥齡）的關(guān)鍵。濃度計：安裝在脫水機(jī)進(jìn)泥管路上，用于優(yōu)化絮凝劑投加。光學(xué)或超聲波SVI在線分析儀：可實(shí)時提供SVI數(shù)據(jù)，預(yù)警污泥膨脹。運(yùn)行記錄數(shù)字化：將絮凝劑（PAM）投加量、脫水機(jī)運(yùn)行參數(shù)（轉(zhuǎn)速、壓力）、電耗等操作數(shù)據(jù)自動錄入系統(tǒng)。五、活性污泥的智慧化運(yùn)行管理第二層：數(shù)據(jù)中臺與模型層按照第三章規(guī)定的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)范圍，對應(yīng)污泥處理過程的邏輯關(guān)系實(shí)時進(jìn)行運(yùn)算，如果超出了范圍，進(jìn)行污泥性狀反饋預(yù)警調(diào)整。第三層：應(yīng)用與決策層（智慧輸出）將運(yùn)算的數(shù)據(jù)結(jié)果轉(zhuǎn)化為直觀的操作指令。SRT自動控制：系統(tǒng)根據(jù)目標(biāo)SRT和實(shí)時MLSS數(shù)據(jù)，自動計算并控制剩余污泥泵的開啟頻率和時長，實(shí)現(xiàn)恒SRT控制，而非恒排泥量控制。智能加藥系統(tǒng)：脫水加藥直接與控制柜聯(lián)動，根據(jù)進(jìn)泥濃度和流量實(shí)時調(diào)節(jié)加藥量?？梢暬A(yù)警，在大屏上高亮顯示：如“高風(fēng)險：未來48小時可能發(fā)生絲狀菌膨脹，概率85%……”，并給出建議措施：“建議將DO濃度提升至2.5mg/L以上，并略微增加排泥量……”。五、活性污泥的智慧化運(yùn)行管理（三）、總結(jié)：污泥數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)模型中的角色不再是孤立的指標(biāo)，而是：“體檢報告”：實(shí)時反映生物系統(tǒng)的健康狀態(tài)（SVI,MLSS）?！翱刂破鳌保鹤鳛楹诵妮斎?yún)?shù)，用于自動控制排泥和加藥（SRT,含固率）?！邦A(yù)言家”：通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型，提前預(yù)警工藝故障（膨脹預(yù)測）?！斑B接器”：聯(lián)動生化池、二沉池、脫水車間，實(shí)現(xiàn)全廠“水-泥-氣-藥”的協(xié)同優(yōu)化。通過這種深度融入。污泥管理從一項(xiàng)依賴經(jīng)驗(yàn)的“藝術(shù)”，轉(zhuǎn)變?yōu)橐婚T可量化、可預(yù)測、可優(yōu)化的“科學(xué)”。將污泥運(yùn)行管理數(shù)據(jù)融入污水廠智慧運(yùn)行大數(shù)據(jù)模型，它是一場深刻的管理革命和技術(shù)升級。污泥管理不能孤立進(jìn)行，必須與進(jìn)出水水質(zhì)、能耗、藥耗相結(jié)合，同步追求全廠的優(yōu)化運(yùn)行。研究項(xiàng)目目錄一、污水處理廠智慧運(yùn)行的原則及方法二、污水處理工藝運(yùn)行管理1.污水處理過程主要工藝控制、統(tǒng)計指標(biāo)四、人工智能（AI）DeepSeek大模型技