【上海水處理設備網www.esdzu.com】水處置企業智慧水務項目的建設，通過搭建起綜合大數據平臺，實現其對各個污水處置廠的監管，提升管控水平，另一方面將各板塊數據進行匯總存儲、挖掘分析，為廠內管理提供深層信息。通過大數據開發和應用，使水處置企業生產運行、資產及辦公管理等更加智能高效。本文對筆者負責的大型智慧水務工程中設計和建設的一些經驗進行了總結。

關鍵詞：智慧水務；環境工程；污水處置廠

一、引言

近年來，大數據、云計算、物聯網作為信息技術的發展方向，目前已經逐步在各行各業得到大量的應用，其優勢在于對海量數據的匯總和分析,促進行業向精細化智能化發展。同時，污水處置廠目前從硬件結構上具備天然的優勢，從信息的采集和現場的調度上有強烈的行業需求。因此，利用大數據、云計算、物聯網的先進理念和技術，對污水處理的過程數據和調度方式進行綜合的重新設計、深度分析，實現污水處置廠的智能輔助管理，成為污水處置的提質增效的新的前沿方向。

二、水處置行業智慧水務平臺系統設計

一）設計原則與指導思想

要符合一體化原則。充分利用臨時積累的軟件項目設計和開發經驗，對項目進行統一規劃和一體化設計，消除信息孤島，進行一體化設計（包括共享數據抽取、相關信息關聯、公共功能構件化、跨專業功能互操作、跨部門業務流銜接、統一功能調用入口、統一消息機制等）并在統一的平臺上予以一體化實現。

考慮布局平臺化功能原則。將使用面向對象動態建模和自動應用生成等模型驅動和構件化平臺技術對客戶的未來業務發展需要提供全方位支持。使得一般的用戶需求變化和應用擴充通過修改模型即可實現，無需人工編程，系統維護工作量很小，可維護性極強。系統需要提供完善的二次開發體系，包括各種層次的API編程模型和構件庫，提供廣泛的腳本支持，最大限度提高系統的靈活性和適應力，提高可擴展性和可維護性。

兼顧實用性與先進性原則。將長期積累的先進的管理思想和模式引入該項目中，通過信息化手段實現對業務管理的提升，防止成為現有手工系統的簡單仿真。

遵循平安性與可靠性原則。設計時要考慮網絡平安防護，盡量防止病毒攻擊、外界惡意攻擊、非法入侵等，確保系統的平安運行。允許構建其上的應用系統在投運后根據負荷承載情況逐步建立均衡服務器，提供多級的權限控制機制、運行日志和審計功能。具有負載均衡、故障自愈、數據庫集群、異常捕獲和跟蹤等許多系統穩定保證技術，最大限度地提高系統可靠性。

二）智慧水務架構的預期目標

引入云計算、大數據和移動互聯技術，充分利用信息化和高性能計算等先進技術和理念，以現有業務需求為基礎，建立統一的大數據分析和調度管理平臺，整合和升級現有的各類信息系統功能和歷史數據，同時將數據匯總到數據中心，實現對污水處置運營各個環節的監測實現大數據的一個平臺、全面分析、智能調度、輔助提升”功能，為用戶的日常調度工作以及領導決策提供科學的數據支撐。通過對污水處置各個環節的數據分析，可以得到污水處置的最佳工藝運行參數，保證污水處置系統實時處于最優工況，進而提高污水處置效率。同時通過分析還可以降低故障停機頻次，保證設備的平安可靠運行，降低能耗和藥劑、耗材、人工本錢。

三、水處置行業智慧水務平臺建設

一）污水處置廠自動化與數字化提升建設

完善規范數據收集系統。對實時數據庫進行升級完善。根據讀取速度，設定關鍵點位存儲周期確保數據采集的完整，為數據分析建立有代表性的模型數據采集存儲。對非現場數據進行了移動端錄入開發。主要包括了進出水水量、污泥量、藥劑量的采集杭州純水設備。

從管理上加強數據質量管理。重點在曝氣系統加強質量管控，校準儀表核算推斷空氣流量計、氨氮、硝氮儀表的準確性。對裝置位置不具備采樣代表性的儀表進行位置變卦。

全過程流量數據管理。流量計涉及的范圍很廣，包括了進出水、剩余污泥、回流、內回流、深床進水、初沉污泥、化學污泥、脫水機流量、均質池進泥、中水廠、反沖洗、回用水、水源空調進水以及各類加藥流量計。

PLC系統和網絡穩定性管理。PLC系統主要存在問題為供電的穩定性和網絡傳輸的穩定性。增設和維護UPS確保網絡的連續穩定運行，數據的連續存儲。確保PLC關鍵數據能夠及時恢復和完整。過程儀表中的分析儀表和流量儀表以及控制點位的數據高質量傳輸和存儲，數據挖掘準確性的根本基礎，也是日常高質量、數字化、痕跡化管理的根本基礎。

建立局部數據挖掘分析方案。以BP神經網絡這種數據挖掘分析方法為主要工具，應實現以下功能：利用歷史進水前池液位及水泵開啟數量、變頻泵頻率智能化的確定總進水瞬時流量；風機信號狀態和氣量的數據挖掘和模擬；單系列曝氣系統DO風量、開度的數據挖掘和模擬；剩余污泥排放量、濃縮池運行、除臭污泥等智能排泥自動控制。

二）污水處置廠平臺建設方向

綜合調度、精簡運維。通過系統建設，將污水處置各個環節的數據進行實時監測、統一預警，同時通過對監測數據的聯動分析，進行輔助判斷，實現統一監測、統一調度，大大提升調度人員的工作效率。同時通過對數據的關聯分析和深入挖掘，可以為用戶提供相應的解決方案，降低了調度人員的工作量。

節能降耗。通過對污水處置各個環節的數據分析，可以得到污水處置的最佳工藝運行參數，保證污水處置系統實時處于最有工況，進而提高污水處置效率。同時通過分析還可以合理調配設備運行臺時，防止設備空載運行，降低生產過程中的電耗。通過對藥劑使用的精細化管理，防止了藥劑使用的浪費，節省了運營本錢。

統一監測、統一預警。對污水處置各個環節進行統一監測，統一預警。將監測數據和管理數據匯集在數據中心，形成污水處置大數據。并可以對主要運行參數進行大數據的分析，實現主要運行指標的預測預警，同時通過數據的聯動分析，對用戶進行操作提示。通過對污水處理的整體監測，可以通過系統實時檢查污水處置各個環節的運轉情況，同時可以結合移動端進行實時監測，實現任何時間、

進行“污水處置大數據”挖掘。通過系統的建設，可以將污水處置過程中的監測數據結構化，保證數據連續、穩定、真實，然后將這些數據存儲在數據中間，建立起污水處理的數據倉庫。當數據積累到一定的量級之后，可以進行大數據分析。一方面通過大數據分析，可以為用戶的業務管理提供輔助，另一方面可以通過大數據分析，降低企業的運行本錢，通過真實直觀的數據，反映出津沽污水處置廠在污水處置方面對社會的貢獻，體現出污水處理的經濟效益和社會效益。

設備管理。實現監測設備的登記、巡檢、故障維修、頤養、報廢管理、配件更換管理，并基于運行數據和管理數據對設備進行深層次的數據分析，如設備故障分析、設備維修戰略分析等。通過對設備的分析來輔助用戶提升設備的管理水平，降低設備停機故障，從而提高污水處置效率，降低運營本錢。

數據可視化。通過大數據可視化可以協助用戶了解數據的所反應的實質問題或發現未知信息，為用戶決策提供科學依據。

移動應用。云后臺會不時學習和分析，根據用戶使用的情況進行數據的不時優化，更精準的推送給用戶需要的信息，想看到信息。

總結：水處置行業智慧水務建設，首先盡可能減少人對污水處置系統運行的干預，根據進水水量、進水水質等信息，智慧水務管理系統制定出最優的運行戰略、控制方式等，指導甚至自動控制污水處置工藝的運行，使出水水質達標、運維成本最低，保證了運行平安、出水水質達標。此基礎上，對污水處置系統進行全面檢視、改進、優化，提高污水廠運行的自動化、信息化、智能化水平，減少了污水廠的能耗、藥耗，降低運維人工成本，極大提高了管理效率。

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