工研院談AI廢水處理，工廠先做監測還是控制？

（媒角抵加／林承志綜合報導）工研院於2026年9月8日至9日舉辦APEC智慧廢水處理論壇，聚焦AI監測與數位控制。對台灣工廠而言，先做哪一步，取決於感測資料是否可靠、設備能否受控，以及異常時誰接手。荷蘭案例先辨識儀器故障，德、法案例則把AI用於曝氣優化；這些經驗提供一條導入路徑：先看懂水質與資料，再逐步交付有限的控制權。

關鍵資訊

• 台灣事件：工研院9月8日至9日在新竹舉辦論壇，議程涵蓋智慧監測、感測引導AI控制與水資源循環。
• 國外經驗：荷蘭Tilburg示範辨識感測器與水質異常；德國Cuxhaven、法國Elancourt案例提供曝氣優化經驗。
• 成效範圍：Xylem報告Cuxhaven曝氣耗能降低26%；SUEZ報告Elancourt降低15%。兩者是各案的曝氣數據，不能當作台灣工廠預期節能率。
• 導入條件：可靠的感測與歷史紀錄、可對照的操作基準，以及清楚的設備控制範圍。
• 人工工作：確認警示、維護儀器、核對水質，並在資料或控制異常時接管。

工研院論壇把監測、控制與水循環放在同一張議程

工研院在經濟部產業技術司及APEC相關計畫支持下，邀集六個APEC經濟體專家交流廢水處理技術。9月9日議程包括水處理由自動化走向智慧化與自主化，以及感測器引導的AI控制；前一天也安排再生水進流水風險篩檢等題目。

對廠務人員來說，這些技術對應不同工作：監測是發現水質或設備變化；決策輔助是提供調整建議；控制則會改變設備的操作設定。採購時先問清楚系統做到哪一層，才能確定需要哪些資料、誰確認建議，以及哪些操作可交由系統執行。

荷蘭先查出儀器故障，也辨識工業污染流入

荷蘭Tilburg水資源回收廠由Waterschap De Dommel營運，是歐洲DARROW計畫的示範場域。計畫於2026年8月12日舉辦結案活動，成果說明指出，工具曾辨識硝酸鹽感測器故障，也找出工業污染流入造成的銨濃度異常。

兩種警示需要不同處置。水質真的改變，要評估處理負荷與操作；若是感測器故障，就要檢查儀器與量測資料。把兩者混在一起，可能讓操作人員跟著錯誤讀值調整設備。這也是工廠可以先從資料品質監測切入的理由：先協助人員判斷異常，再決定下一步。

德國先累積人工操作資料，再計算曝氣設定值

曝氣是將空氣送入處理槽，供應微生物分解污染物所需的氧。德國Cuxhaven污水廠由EWE營運，2017年開始與Xylem合作，利用既有監控系統資料建立模型。經過數月人工操作資料累積後，系統開始預測並計算曝氣設備的設定值。

Xylem於2021年公布的案例說明，該廠曝氣耗能降低26%，相當於每年約110萬度電，放流水仍維持符合要求。案例把改善後的操作與先前人工操作資料比較，並關注去除每公斤污染負荷所需的能源。

這個比較方式對工廠很有用：若當月進流水量或污染負荷減少，總電量也可能下降。驗收時應同時保留水量、水質、操作條件與用電紀錄，才有辦法判斷節能是否來自控制改善。報表上的「省電」還須說清楚，是曝氣設備、某個處理單元，或整座廠的用電。

法國每15分鐘調整參數，使用既有儀器與資料

法國Elancourt污水廠的做法更直接進入控制。依SUEZ案例，SEVESC導入Aquadvanced Plant曝氣優化模組，串接既有監控系統、儀器與實驗室資料，每15分鐘自動調整關鍵處理參數，該案未新增感測器。

SUEZ報告，導入後6個月內曝氣耗能降低15%、電費降低18%，期間維持放流要求。電量與電費是不同指標；工廠評估成效時，應把能源使用與費率影響分開看，也要確認節能期間的處理水質。

Elancourt的經驗適合已有資料與設備接口的場域參考。工廠若仍靠手抄紀錄，或儀器經常缺值，就需要先補齊資料與維護工作；已有穩定資料者，則可先挑曝氣等單一單元評估控制，並保留原有操作方式作為比較。

交出控制權之前，要先約定何時退回原系統

DARROW技術文件把控制範圍寫得具體：AI只能在既有控制系統允許的限制內提出設定值；計算結果附有有效性或品質狀態。數值不可信時，監看機制會警示人員，或由進階控制切回原有控制器，輸入、輸出與設定變動也須留存紀錄。

台灣工廠評估方案時，可把這些條件列入驗收：感測器斷訊、數值異常或AI停止服務時，設備由哪一套規則接管？操作員能否立即切回原設定？每次建議和調整能否追溯？這些問題應在試運轉前由廠務與系統商共同確認。

台灣工廠先選一個問題，再算完整導入成本

上述國外案例以市政污水處理場域為主。台灣工廠須依自身製程、進流水成分與既有處理設備驗證適用性；食品、染整與電子業的處理條件各有差異，不能直接套用國外設定值或節能百分比。

實際起步可以先選一個可驗收的問題，例如「儀器異常多久能被發現」，或「水質維持既定要求下，曝氣每單位處理負荷用電能否下降」。前者可從警示與資料核對開始；後者還要具備控制接口、比較基準及人工接管程序。

估價也應納入感測器校正清潔、資料整理、系統串接、模型維護與人員訓練，並把用電、藥耗、水質及異常處理時間一起評估。先在一個處理單元驗證結果，再決定是否擴大，較能看清AI究竟改善了哪一步工作。

資料來源與更新紀錄

• 工研院：APEC智慧廢水處理與數位創新國際論壇，2026年9月8日發布。
• 論壇官方議程，2026年9月9日查閱。
• DARROW：計畫結案與Tilburg示範成果，結案活動日期為2026年8月12日；2026年9月9日查閱。
• DARROW技術成果文件，控制限制與回退機制見文件第17、31頁。
• Xylem：Cuxhaven曝氣節能案例，2021年5月21日發布，案例始於2017年。
• Xylem：Cuxhaven案例文件，提供操作資料與比較方式。
• SUEZ：Elancourt曝氣優化案例，2026年9月9日查閱。
• 更新紀錄：2026年9月9日，整理工研院論壇與歐洲案例，說明監測、決策輔助及控制的導入條件。