污水處理廠智慧化轉型的分析與建議

摘要：本文分析了我國污水處理廠向智慧化轉型的現狀，探討了智慧化與智能化的區別與緊密聯系。針對當前推行智慧化過程中遇到的瓶頸，如監測數據數量和質量不足、投入回報率缺乏固定的衡量標準等，提出了相應的解決思路。旨在通過技術創新與模式優化，推動污水處理廠實現更高效、智能的運營與管理，促進水資源的可持續利用與環境保護。

關鍵詞：污水處理廠；智能化；智慧化；節能降耗

DOI：10.12433/zgkjtz.20241938

在工業4.0的浪潮推動下，伴隨著智能化的強勁動力以及Open—AI的橫空出世所帶來的加速效應，我國水務行業的智慧化轉型逐漸被提上日程。污水處理領域已經展開了許多智能化嘗試，特別是在節能降耗方面的先進控制技術。然而，從目前的情況來看，這些嘗試大多局限于部分工藝單元的智能化，水務行業要實現從廠到網的整個系統、全流程的綜合性變革，還有很長的路要走。

一、我國污水處理廠轉型現狀分析

目前，我國污水處理廠普遍采用三級處理工藝，雖已配備基礎的自動化控制系統，但系統水平參差不齊，主要問題如下：第一，污水廠運行中的工藝決策高度依賴水廠運行人員的經驗，工藝參數的控制主觀性較強，較為粗放。第二，運維人員素質差異大，導致運行水平不一，問題響應滯后，尤其夜間管理薄弱，難以應對突發事件。第三，污水廠采用多班交替的運營方式，日常運營管理中手工報表繁多，部分生產數據還需手動錄入電腦進行逐層上報。第四，水廠的設備巡檢維養等工作比較滯后，總是在設備出現問題后才會引起重視，并且紙質的維修記錄單查找起來比較困難，難以建立起設備壽命周期內的巡檢維修記錄及設備維修預提醒等功能。第五，廠網數據未及時共享，造成廠網聯動反應滯后。

2017～2020年，在中國城鎮供水排水協會的帶領下，珠海卓邦科技有限公司對全國1000多家代表性水務企業開展了智慧水務建設調研。其中，95%以上的企業正在密切關注智慧水務的行業動態，越來越多的數字化領先水務企業都在啟動頂層設計工作；80%以上的企業認同智慧水務在提升效率、管理增效、提升企業形象、保障安全等方面的價值；77.4%的企業發展智慧水務的動力來源于內部的發展戰略需求，46.8%的企業則來源于外部環境的推動；60%以上的企業表示高管對于智慧水務支持力度極大，包括組織、資金、政策、人員支持等方面；在智慧水務發展的過程中，65%的企業關注基礎設施的建設，52%的企業關注信息系統覆蓋范圍的拓展，56%的企業關注集成整合，60%以上的企業關注數據資源的挖掘利用。

二、智慧化與智能化的區別與聯系

國際水協會通常將智慧化分為數據、信息、智能、智慧四個階段。目前，水務行業正處在信息與智能的過渡期。智能化是指能夠按照既定程序工作，具備自我判斷能力，知曉在何時暫停或開始工作。此外，它還擁有感知能力，可以感知外部環境和接收外部信息，在接收信息后，對現有數據進行比對、分析、計算、判斷以及決策。在智能化基礎上，智慧化進一步將人類的心理、語言等因素融入其中，增加了情感等維度的判斷。智慧化能夠通過與人互動進行學習，理解和吸收人的反應和反饋，不斷進步。智慧化是自動化、信息化、智能化等技術發展的終極目標，旨在實現更高層次的自主性和智能化水平。

智慧化污水廠是一項涉及多環節的系統工程，包括水廠、管網、泵站等關鍵部分，以及水泵、閥門、風機和微生物等眾多要素。同時，它還涵蓋了傳感層、處理層和決策層的綜合布局。每個環節都與其他環節緊密相連，因此，智慧化污水廠的每個部分都需進行精細設計和規劃。在當前的智慧化水廠探索中遇到了一些挑戰，在一定程度上限制了智慧化水廠的廣泛推廣。在智能化蓬勃發展及水務行業高精尖發展的趨勢下，污水廠的智慧化轉型已成為行業共識。在智慧化蓬勃發展的當下，智慧污水廠的構建不僅是順應時代潮流的必然選擇，更是推動水務行業高質量發展的未來趨勢與必由之路。

三、現階段污水處理廠智慧化推行的瓶頸

（一）基礎傳感力缺失，導致監測數據數量和質量不足

現階段，污水廠在運用在線監測系統收集數據時存在一些問題。首先，部分儀器的運行穩定性無法得到保證，即使在使用前經過了調試和校準，依然存在讀數偏差，這直接影響了監測數值的精確度。其次，為了盡可能提高監測數據的精準度，在線監測系統大多采用了進口儀器，這導致維護和保養的成本較高。再次，大部分儀器設備直接或間接接觸污水，使得設備的清潔工作變得更加困難，未能定期進行清潔和保養的設備在長期運行中容易出現誤差。最后，一些污水廠的監測系統所配置的儀器設備尚未達到較高層次的自動化控制要求，比如儀器數量不足或現有設備的配套功能不夠完善，這些因素迫使不得不進行人工巡查，以增加監測的可靠性。解決監測設備成本高、維護繁瑣、數據精準度不足的問題，以及有效地收集、存儲、分析與應用這些數據，已經成為當前面臨的一項重要挑戰。

（二）投入回報率缺乏固定的衡量標準

智慧水廠項目的成本涵蓋了設備購置、系統構建、維護及運營等多個方面。從節約能源、減少藥劑使用到提升運營效率，項目所能帶來的收益也是多方面的。在做出投資決策時，智慧水廠的投入回報率是關鍵考量因素。如何在確保效率穩步提升的同時有效降低成本，是當前水廠突破發展瓶頸的核心問題。目前，智慧水廠的評價標準尚未統一，導致在節能減排等成效的驗收上缺乏明確的標準，而且在出水質量出現問題時，責任界定容易產生爭議，這些都是智慧水廠推廣面臨的難題。由于缺少統一的技術規范和標準，不同廠商和供應商開發的智慧水務管理系統常常出現兼容性和互操作性問題，這不僅加劇了系統集成的復雜度和成本，也影響了智慧水務的普及與應用。

（三）智慧化管理的精準性、可靠性有待提高

污水處理過程中，由于進水波動頻繁且生化反應機理復雜，使得精確建模面臨挑戰，需要在預測精度、響應時間和算力成本之間權衡。在實現智慧化水廠的過程中，算法模型、數據和應用場景是核心的開發要素。特定場景通常需要特定的算法支持，而不同的數據也需要匹配相應的算法模型。智慧化水廠開發面臨的主要挑戰包括：算法模型種類繁多、選擇合適的算法模型困難，不同算法之間的耦合問題復雜。目前，智慧化水廠在穩定性和精確性方面仍有待提升，且在自主決策和學習能力方面存在不足，這些因素都需要進一步強化智慧化控制的研究。

（四）相關標準的缺失

在標準制定方面，現行智慧水務方向缺乏頂層的標準規范，智慧化需要達到的智慧水平沒有標準的衡量，在節能降耗方面也缺乏標準的對比條件，地方標準主要集中在一些發達地區，區域發展不均衡?，F行團體標準側重方向與各協會業務范圍相關，因此智慧水務業務應從頂層加強標準的制定和指導。

四、推行污水處理廠智慧化的解決思路

（一）重視數據的收集、治理和價值應用

在水務行業追求“提質增效”的當下，兩個關鍵能力凸顯：網絡協同和數據智能，后者尤為核心。

首先，需著力研發既迅速又精確且成本相對較低的監測技術，以便每個污水處理廠都能配備足夠的可靠傳感器，從而在現場感知層面獲取充足的可靠數據。這包括探索基于最新光學微納米傳感技術的新可能性，以及通過與圖像識別技術的結合，拓寬傳感技術的應用范圍。

其次，面對數據智能的挑戰，必須構建一套完善的數據機制。從水務行業的角度出發，這可以被視作一個由數據構成的污水處理廠，為了確保自動化和安全系統的連續運行，水廠必須確保數據質量的穩定性，并最終將這些數據轉化為資產。探討建立數據中臺時，可以參考阿里巴巴提出的“匯、通、管、用、評”建設理念，其中，“匯”指的是匯集多樣化的數據；“通”是指按照統一標準使數據互通；“管”是指根據業務需求對數據進行分類管理和標注；“用”是指利用各種模型對數據進行處理和應用；“評”則是對上述環節進行評估，以優化數據資產，實現數據循環。

最后，應加強工藝技術在異常和突發情況下的數據篩選能力，有效剔除錯誤數據并替換為正確數據，確保用于智慧控制的數據實時性和準確性。

（二）分階段、分模塊、標準化逐步實施

智慧水廠是一項系統性工程，其建設過程也不可能一蹴而就，企業逐漸認識到頂層設計的重要性，并開始在頂層規劃的過程中分階段、分模塊、標準化的逐步實施。例如，優先實施單元級別的智能控制，然后擴展到全廠范圍，最終實現廠、網、城一體的閉環控制。同時，需要明確節能降耗的比較標準、智能控制的精度要求以及出水超標的責任范圍。各行業正逐步放棄獨立的專用協議，轉而采用通用的標準和協議，以促進不同產品和系統間的深度融合和互操作性。隨著智慧水務產業鏈的成熟發展，統一行業標準、開放數據接口和構建技術生態圈將成為未來的重要趨勢。

航天建設所屬華航環境在貴陽市貴醫再生水廠（日處理能力5萬噸）實施了RBS智能控制系統，該系統包括精準回流、精準曝氣、精準加藥和全廠閉環控制功能。客戶可以根據自身實際情況，靈活選擇和切換進入智能控制的模塊和程序。RBS智能控制系統已在貴醫再生水廠穩定運行三年，平均節能和節藥效果達到20%，不僅為客戶降低了運行成本，也減少了水廠的碳排放，實現了經濟效益和社會效益的雙重提升。

（三）以工藝機理知識為基礎，注重不斷深度學習，定制化智慧水廠解決方案

由于各水務公司在資源條件和技術能力方面存在不同的狀況，因此，為各個水廠提供專屬的智慧水廠解決方案，可以更有效地適應各自的特點和需求，進而提升系統的穩定性和投資效益。智慧水廠的實質基礎是其水廠工藝，這一基礎決定了水廠的水質、水量及其內部的關聯機制。因此，一套優秀的智慧化解決方案，必須立足于對工藝機理的深刻理解，而數字化技術在這一方案中，如同神經網絡，負責數據的收集、傳輸和處理。若僅有數字化技術而缺乏對工藝機理的洞察，便如同沒有思維的大腦，如果二者不能有效結合，那么智慧水廠的發展便失去了其核心價值。

智慧水廠通過不斷地對已有數據進行深入學習，不僅能夠掌握單一單元的知識，還能夠理解不同單元之間的相互作用。這種持續的訓練和完善，有助于提升智慧水廠的數據模型，增強其自主決策和學習能力，從而提高水廠的穩定性和精準度。同時，還應當運用大數據技術，推動企業的維護策略從響應式向預測性轉變，優化資產在整個生命周期內的運營效率。隨著數據模型的持續進化和大型模型的日益成熟，預測性在未來應用中的價值將愈發顯著。

（四）從國家層面完善相關標準規范建設

從2020年起，國家已經開始注重對智慧水務標準的建設，住建部發布《住房和城鄉建設部2020年科學技術項目計劃》，立項通過了《智慧水務標準體系建設研究》課題，由中國城鎮供水排水協會承擔，多家水務單位合作參與。2023年6月1日，住房和城鄉建設部印發《2023年工程建設規范標準編制及相關工作計劃》，內容涵蓋工程建設強制性國家規范、工程建設標準（國家標準、行業標準、產品標準）、標準翻譯、國際標準和專項工作，合計178項。該標準將緊密結合水務行業的業務特點，構建水務信息系統的安全架構，同時給出架構中各元素的具體安全技術要求，適用于城鄉水務行業信息系統的安全建設、規劃、驗收等。國家頂層標準規范的加持，是對水廠智能化建設的把關，對于智慧水廠良好發展具有推進作用。

五、結論與展望

總之，智慧型水廠發展面臨的難題及其解決之道是一個融合了技術創新、管理策略、政策法規及標準制定等多方面因素的復雜問題，必須從多元化的視角探討應對之策。而智慧水務是信息技術、AI大模型技術及各種算法深度融合的新興領域，其在提高水廠管理質量和效率、降低人員成本、節能降耗、解決水資源短缺等方面具有重要意義。

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作者簡介：成國棟（1987），男，山西省人，碩士，高級工程師，主要研究方向為水廠信息自動化智慧化控制。