基于信息化系統(tǒng)的水廠智慧化建設研究

王先紅

關鍵詞 信息化系統(tǒng) 水務項目 供水管網(wǎng) 智慧水廠

智慧水廠屬于智慧水務，而智慧水務屬于智慧城市，智慧城市的建設已經(jīng)有10 多年的歷史。智慧水廠響應國家相關政策，致力于精細化運營，以減少人員投入、促進節(jié)能降耗、幫助提高產(chǎn)能，從而提高水處理效率和水資源利用率，為人與自然的和諧共處做出貢獻。

智慧水廠涉及污水處理、凈水處理、數(shù)據(jù)采集、設備監(jiān)控、模型預測、智能調(diào)度等工作，而這必須依賴一套強大且功能完善的信息化系統(tǒng)。信息化系統(tǒng)是水廠的數(shù)字化基礎設施，從水廠的業(yè)務出發(fā)，致力于支撐和優(yōu)化水廠運行。同時，構建水廠健康狀態(tài)評價體系，并通過對工藝和設施的控制、管理來提升水廠績效，借助數(shù)字化技術使運維更加精細化。

1信息化面向的對象

1.1污水廠或自來水廠

污水廠或自來水廠及泵站是信息化系統(tǒng)的直接客戶，將從精細化運營、降低成本和提高效能中受益[1] 。

1.2水務集團

信息化系統(tǒng)面向水務集團，為多個水廠提供統(tǒng)一管理服務。

2對水廠智慧化的解讀

2.1自動化采集與監(jiān)控

傳統(tǒng)供水企業(yè)在城市用水壓力較小的情況下勉強可以運行，但如今面臨城市化進程加快、城市人口增多等情況，城市供水企業(yè)為適應城市發(fā)展進程，不得不提升出口流量、加大管網(wǎng)建設力度，對其運營管理來說無疑是一個巨大的挑戰(zhàn)。

水廠設備數(shù)據(jù)的自動采集與監(jiān)控就是對自來水廠、供水管網(wǎng)、廢水和污水管網(wǎng)以及污水處理等現(xiàn)場運行設備進行監(jiān)視和控制，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、設備控制、測量、參數(shù)調(diào)節(jié)以及各類信號報警等功能，從而減低了生產(chǎn)人員面臨惡劣工作環(huán)境的可能性，減少不必要的人工浪費，提高水廠的競爭力和預測突發(fā)事件的能力，減少生命和財產(chǎn)損失。

2.2智能預測與模擬

供水管網(wǎng)或壓力輸水管涵最常見的故障是漏損，由此帶來的管網(wǎng)跑、冒、滴、漏一直是全球供水行業(yè)的熱點問題。世界銀行對世界范圍的城市飲用水供水系統(tǒng)的漏損狀況統(tǒng)計表明，在約3000 億m3 年供水量中，城鎮(zhèn)供水管網(wǎng)漏損水量占近500 億m3，各國管道漏損率差別較大，漏損率最低的是德國（9%） ，最高的是馬來西亞（43%），美國相對新的城市管網(wǎng)漏損率為25%，英國為30%左右。隨著我國城鎮(zhèn)化率從2000年的36.22%增加到2014 年的54.77%，供水管網(wǎng)漏損問題日益突出。城鎮(zhèn)供水協(xié)會調(diào)查表明，近年來我國城市供水管網(wǎng)平均產(chǎn)銷差率達到18%左右，部分城市甚至超過25% ，一些供水管網(wǎng)水量凈漏損率達14%，因供水管網(wǎng)漏損導致的年損失水量超過60 億m3，相當于上海、北京、天津、廣州、深圳五個特大型城市的年供水總量之和。而我國農(nóng)村由于管道漏損監(jiān)測和防控的意識薄弱、技術和資金投入少，致使漏損率遠高于城市，多數(shù)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的漏損率達40% ～ 50%。2015年，相關部門頒發(fā)了《水十條》，要求到2017 年，全國供水管網(wǎng)漏損率控制在12%以內(nèi)，到2020 年，控制在10%以內(nèi)。

水資源的節(jié)約保護、綜合節(jié)水一直是我國建設節(jié)水型社會的一項重要工作，綜合節(jié)水需要從農(nóng)牧業(yè)灌溉、工業(yè)用水、城鎮(zhèn)用水、農(nóng)村用水四大方面實施“節(jié)水優(yōu)先”的治水方針，其中城鎮(zhèn)節(jié)水則需要通過攻克輸水管道、供水管網(wǎng)的漏損控制來實現(xiàn)。

管網(wǎng)模型智能預測與模擬就是要根據(jù)水廠泵站歷史、實時數(shù)據(jù)來識別漏損和定位;預測用戶未來一天、一月、一年的用水變化曲線;實時模擬告警;模擬污染物溯源;爆管的識別與定位;智能推送關閥方案，并分析和評價關閥帶來的影響，分析水質(zhì)、壓力、流速、流量是否正常，影響的用戶名單，做到停水范圍最小，關閥數(shù)量最少。

2.3智能運維

智能化巡檢，自動生成巡檢任務，實現(xiàn)無人值守，機器人巡檢;針對運維人員的日常維護，自動生成維護計劃、任務自動下達、相關人員領到任務并執(zhí)行、自動產(chǎn)生臺賬;靈活的值班排班、人員人組、交接班、調(diào)班管理。

2.4智能故障診斷

設計自動診斷流程，當收到診斷請求時，自動獲取相關監(jiān)控數(shù)據(jù)，針對各類數(shù)據(jù)分別建立單項分析模型，最后綜合多種監(jiān)控數(shù)據(jù)進行綜合診斷，并處理監(jiān)控數(shù)據(jù)中的模糊信息，快速定位故障原因，提出解決方案。

2.5全面工作協(xié)同

通過對某些業(yè)務環(huán)節(jié)按某種預定規(guī)則自動傳遞信息或者任務，實現(xiàn)水廠不同角色、不同部門的多個成員之間高效協(xié)同工作，從而實現(xiàn)業(yè)務目標。

2.6工單管理流程化

工單是水廠計劃執(zhí)行的憑證，工單描述了什么時間、什么地點、什么人、針對什么對象、做什么事情、達到什么目標、消耗什么資源，工單整合了計劃、執(zhí)行和驗收三個主要環(huán)節(jié)，是水廠設施設備管理的重要載體。其中，包括維修工單、維保工單、重置工單、臨時通用工單、預警工單、防腐工單、巡檢工單、超時工單、安全工單等。

2.7大數(shù)據(jù)專家知識庫

建立水廠三種設備類型庫，包括設施、設備、管道;各種應急預案類型文檔庫;設備臺賬庫、備品備件庫、缺陷庫、工具庫、巡檢庫、防腐庫、維保庫等。

3解決方案

3.1SCADA 系統(tǒng)

水廠需要監(jiān)控哪些物理量？ 怎樣獲取廠泵的實時數(shù)據(jù)、水泵曲線？ 如何合理（最省） 布設監(jiān)測點？DMA 分區(qū)計量如何布模糊聚類壓力點優(yōu)化布置監(jiān)測點？ 如何接入現(xiàn)有的設備或系統(tǒng)？

隨著以物聯(lián)網(wǎng)為基礎的智慧水廠的發(fā)展建設，SCADA 系統(tǒng)以其獨特的優(yōu)勢在各地智慧水廠的建設中被廣泛應用。SCADA 是英文Supervisory ConrolAnd Data Acquisition 的縮寫，即數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)。通過操作信號連接信道通信，為用戶提供既定系統(tǒng)中任何設備的遠程控制，可以實現(xiàn)對現(xiàn)場運行設備的遙測、遙信、遙控、遙調(diào)。SCADA 系統(tǒng)幫助供水企業(yè)實現(xiàn)智慧供水，包括：實時數(shù)據(jù)監(jiān)控，即對供水各工藝流程實時監(jiān)控，從水源到用戶的水龍頭，包括傳輸管道、處理廠、水槽和供水管網(wǎng);遠程集中控制，即不用相關人員親自到現(xiàn)場，就可以對現(xiàn)場設備進行監(jiān)測、控制;多渠道預警，即當達到預警條件時，利用短信、郵件等向相關人員發(fā)送預警信息。

3.2管網(wǎng)水力模型

管網(wǎng)水力模型是用數(shù)學的形式來模擬實際水流在管網(wǎng)的運行情況。在智慧管網(wǎng)建設中，可以利用水力模型進行壓力分區(qū)、DMA 規(guī)劃、風險評估、爆管分析、改造方案比選、預測預警、能耗管理、應急管理、維護措施等。在管網(wǎng)漏損控制系統(tǒng)中，水力模型主要用來評估DMA 分區(qū)是否合理、管網(wǎng)的流量和壓力分布監(jiān)測、爆管評估與預警、壓力管理的優(yōu)化調(diào)度、爆管和滲漏的應急措施等[2] 。

3.2.1管網(wǎng)水力模擬軟件

目前，市面上常用的供水模擬軟件可以分為兩大類，即免費軟件和商用軟件。免費軟件主要是美國環(huán)保署發(fā)布的EPANET，商用軟件有Innovyze 軟件公司發(fā)布的Infoworks WS，Bently 公司發(fā)布的WaterGEMS和DHI 軟件公司發(fā)布的MikeUrban，它們之間的詳細對比如表1 所列。

3.2.2管網(wǎng)水力模型建模

對于不同的管網(wǎng)項目，我們需要建立不同的管網(wǎng)模型，完整、準確地將實際管網(wǎng)用數(shù)字模擬出來。

（1）根據(jù)管網(wǎng)分區(qū)與漏失分析的要求，采用壓力驅(qū)動節(jié)點流量原理（PDD）進行水力建模，基于實測參數(shù)及實驗室模擬求解壓力指數(shù)，所建立的壓力驅(qū)動模型更匹配實際管網(wǎng)。

（2）根據(jù)調(diào)壓設備的壓力控制算法，遠程下發(fā)調(diào)控策略，利用自適應優(yōu)化能力。一般可將單個壓力分區(qū)降低物理漏失3%～5%。

（3）提取GIS 管網(wǎng)空間拓撲數(shù)據(jù)及SCADA 實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，基于遺傳算法和貝葉斯決策理論定位漏失區(qū)域，并采用盲源分離算法計算漏失水量。

3.3用水量預測模型

利用時間序列法，即ARIMA 模型（AutoregressiveIntegrated Moving Average model），差分整合移動平均自回歸模型，又稱整合移動平均自回歸模型，利用歷史數(shù)據(jù)、特征工程，最終得到一套相對準確的用水量預測模型[3] 。

3.3.1ARIMA 建模

ARIMA 模型建模的基本步驟可以分為四步。

（1）序列的平穩(wěn)性：使原序列滿足ARIMA 模型平穩(wěn)可逆的要求。對變量進行差分，使其平穩(wěn)化，最終參數(shù)d 取平穩(wěn)次數(shù)。進行檢驗，判斷時間序列是否已經(jīng)平穩(wěn)化。由于日用水量基本處于平穩(wěn)波動狀態(tài)，所以在模型預測中取d =0。

（2） 模型識別：主要是通過讀ACF（自回歸系數(shù)）、PACF（偏回歸系數(shù)）和CCF（互相關系數(shù)）把握模型的大致方向，為目標序列定階，提供幾個粗模型以便進一步分析完善。首先利用ACF 和PACF 表對參數(shù)進行預判斷（表2），觀察回歸系數(shù)的變化趨勢，選擇p，q 參數(shù)的可能數(shù)值。

（3）參數(shù)估計和模型診斷：參數(shù)估計是對識別階段提供的粗模型參數(shù)進行估計并假設檢驗，據(jù)此診斷模型。嘗試設定p，q 的多種配對方式，通過比較AlC（信息準則擬和優(yōu)度），取AIC 較小的模型。模型預測的好壞最終看是否和實際的數(shù)據(jù)相符，是否在置信區(qū)間之中。

（4）預測：模型實際應用價值的體現(xiàn)。用0 確定的ARIMA 模型進行日用水量預測，得到預測值。進行還原差分之后，得到的數(shù)值結果才是日用水量值。

3.3.2 ARIMA 模型評估標準

（1） AIC： 赤池信息準則（ Akaike InformationCriterion，AIC）AIC=2k?2ln（L）

（2） BIC：貝葉斯信息準則（Bayesian InformationCriterion，BIC）BIC=k?ln（n）-2ln（L）

3.3.3預測結果

圖1 為時間序列法預測結果，取某水廠三個月92天的實際用水量數(shù)據(jù)，藍色曲線為實際用水量，紅色曲線為預測用水量，從圖中可以看出對于未來日用水量的預測，其相對誤差不超過6%，在可以接受的范圍內(nèi)。

3.4知識圖譜

當前，在故障診斷、預測與健康管理領域主要有兩類產(chǎn)品，一是系統(tǒng)級，多以監(jiān)控、統(tǒng)計、展示為主，缺乏智能化分析能力;二是針對單類設備或故障，如振動分析、變壓器故障診斷等，具備一定的智能分析、預測能力。針對系統(tǒng)級的智能故障分析產(chǎn)品暫時空白[4] 。

3.4.1知識圖譜管理工具開發(fā)

包括知識圖譜Schema 管理、知識錄入編輯、可視化展示與編輯、權限控制與審核、存儲管理等。

3.4.2水廠設備知識圖譜建設

水廠設備知識圖譜設計：采用“Schema?概念圖?實例圖”三層架構設計，實現(xiàn)知識圖譜在空間上快速拓展。包含以下部分：主設備，包括水輪機、調(diào)速器、勵磁;輔助設備，包括油、氣、水等輔助設備;電氣設備，包括變壓器、開關柜、保護及監(jiān)控。

3.4.3智能故障診斷模型與算法

單故障分析模型：針對不同類別的故障，建立其與相應監(jiān)控數(shù)據(jù)之間的關系，輸出單個故障的置信度，為系統(tǒng)故障診斷提供輸入。

系統(tǒng)故障診斷算法：基于知識圖譜，綜合利用圖推理、貝葉斯網(wǎng)絡、信息論、模糊理論等技術，對一個或多個輸入的故障現(xiàn)象進行分析，得出可能的故障原因及排查建議。

強化學習算法：利用機器學習技術，對故障診斷的反饋信息進行學習，不斷優(yōu)化知識圖譜中的定量數(shù)據(jù)，提高故障診斷的準確率。

3.5工作流管理系統(tǒng)

工作流管理系統(tǒng)將實際工作過程中反復、嚴格按照某個固定的步驟進行的業(yè)務過程，按照在計算機中預先定義好的工作流邏輯推進，并按工作流實例執(zhí)行。包括我的工作臺、工作流引擎、工作流與業(yè)務模塊的接口三大板塊。

3.6智能巡檢系統(tǒng)

巡檢是每個水廠的日常任務，系統(tǒng)規(guī)定了巡檢的內(nèi)容模板、巡檢的工單模板，而具體巡檢內(nèi)容和執(zhí)行方式允許水廠存在差異。因此，每個水廠將有自己的巡檢配置、自己的巡檢工單和工時數(shù)據(jù)。具體包括巡檢庫建立、巡檢類型配置、巡檢計劃、巡檢工單生成、巡檢計劃執(zhí)行。

3.7設備全生命周期管理系統(tǒng)

設備分屬大區(qū)、業(yè)務區(qū)、水廠三級管理;包括一般設備、設施、管道三種類型。其下包含七大庫，分別是維修庫、巡檢庫、防腐庫、潤滑庫、維保庫、大修庫、重置庫。

五大流程，分別是維修流程、巡檢流程、維保流程、委外流程、出入庫流程。

3.8統(tǒng)計分析

主要包括工單分析、員工分析、設備完好率統(tǒng)計、設備工作分析等。

3.9APP應用

APP 是工作人員重要的業(yè)務和運維支撐工具，便于隨時隨地獲取數(shù)據(jù)支撐或者提交工作資料。主要包括我的工作臺、工作協(xié)同、計劃管理、工單管理、報修、設備等。

4結束語

為建設智慧水廠，實現(xiàn)整體管控水廠運營，可采用基于信息化系統(tǒng)的數(shù)字支撐和優(yōu)化運營技術，從而最小化人員配置、最優(yōu)化解決問題。建立智慧水廠運行標準，用以評判水廠運行狀況，基于該標準指導開設更多水廠或者優(yōu)化其他水廠運行，從而在生產(chǎn)監(jiān)控、智能運管中心、工藝運行管理和設施設備管理等方面更快、更好地推動水廠的自動化、智慧化、智能化發(fā)展。