芬顿高级氧化技术是处理高浓度、难生物降解工业废水的有效手段。然而，其工艺参数的优化是一大难题。H₂O₂与Fe²⁺的摩尔比、初始pH等参数之间存在复杂的、非线性的交互作用，且处理效果（COD去除率）与经济性（药剂成本）往往是相互冲突的目标。传统的PID控制或基于经验的人工调控，在面对工业废水水质的剧烈波动时，常常是滞后和粗糙的。
本研究以某化学合成制药厂的芬顿流化床为对象，开发了基于深度Q网络（DQN）的强化学习智能控制系统。首先，利用该厂过去两年积累的大量历史运行数据，训练了一个基于长短期记忆神经网络（LSTM）的“水质预测模型”，作为RL算法的交互训练环境。DQN智能体在这个虚拟环境中，通过数万次的试错学习，逐渐学会了在不同的进水COD、色度、pH组合下，如何选择最优的H₂O₂和FeSO₄投加量，以在确保出水COD达标的前提下，使药剂成本最小化。
将训练好的RL智能体控制程序接入中试装置的PLC。中试运行结果表明，与原厂的人工经验投加模式相比，RL智能控制模式在稳定出水COD（达标率为100%）的同时，平均节省了18.7%的H₂O₂和FeSO₄消耗。尤其是在应对一场上游车间排放导致进水COD从3000mg/L飙升至8000mg/L的冲击时，RL系统能够提前预测并迅速提高投药量，出水COD仅出现微小波动并快速恢复；而人工调控和PID控制均出现了长达40分钟的出水COD超标。该研究展示了强化学习这一先进的人工智能技术，在水处理这样一个具有高度不确定性和非线性的过程工业中，实现精细化动态优化控制的巨大潜力。
