關于智慧污水處理廠建設的探討

［摘 要］隨著人工智能技術的不斷發展，其在水廠智慧化建設中的應用也越來越廣泛。智慧水廠是當前水務行業的發展趨勢，是通過新一代信息技術與水務技術的深度融合，旨在通過采用物聯網、大數據、云計算等新技術，實現對水廠運行全過程的控制智能化、數據資源化、管理精確化、決策智慧化，保障水務設施安全運行，使水廠運營更高效、管理更科學和服務更優質。文章圍繞傳統的污水處理廠存在的問題，對智慧化改造方案提出建議。

［關鍵詞］人工智能；物聯網；大數據；云計算

［中圖分類號］X703 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）04–0009–03

1 傳統污水處理廠存在的問題

（1）傳統污水處理廠大多廠區較大，風機、泵站等較多且分散，工藝數據主要集中在中控室自控系統上位機和環保數據綜合采集電腦上，關鍵環保數據以環保采集電腦為準。現場人員和生產主要負責人要想了解相關數據就必須到主控室電腦上查看，不便于實時掌控工藝數據，缺乏統一的生產管理系統。同時，水廠未設置有效的預警預測機制和及時的反饋調節機制，在面對原水水質突變的情況時滯后性強，水廠難以適應原水水質突變情況。

（2）水廠的進出水泵站大多依靠人工經驗配泵，而實際水泵運行工況不在高效區間；電耗等用量監控和管理手段缺失，使配水單耗居高不下。特別是在加藥等核心控制環節過分依賴人工經驗，按照流量定比例投加藥量，使得加藥量偏高，既增加了藥耗，又給出水水質帶來風險。

（3）現場部分設備老舊、自動化程度低、數據采集方式落后，廠區視頻監控系統不完善，監控點較少，無法做到關鍵部位的全方位監控。同時，沒有門禁系統，無法有效管理人員的進出，存在安全隱患。

2 智慧化改造方案

為實現污水處理廠的智慧化升級改造，需進行智慧型生產管控系統的建立，利用先進的遠程控制及自動化技術對已有的控制系統和設備進行升級改造，完善視頻監控系統，新建門禁系統。

2.1 數據采集層

數據采集層基于局域網與物聯網技術的融合，實現對水廠生產運行狀態的實時監控與數據采集。通過部署各種傳感器和執行器，可捕捉到水廠各關鍵環節的實時數據，包括但不限于流量、液位、壓力、泵機狀態和水質等參數。具體包括：①流量監測。通過在進水和出水管道上安裝流量計，實時監測水廠的流量變化，確保水廠運行的穩定性和效率。②液位監測。在污水處理池的關鍵位置設置液位傳感器，實時監測污水池的液位變化，為泵機的自動控制和預警提供數據支持。③壓力監測。通過在管道系統中設置壓力傳感器，監測水流的壓力變化，及時發現并處理潛在的堵塞或泄漏問題。④泵機狀態監測。通過物聯網技術，實現對泵機的運行狀態進行實時監測，包括電流、電壓、溫度等關鍵參數，確保泵機的穩定運行和高效工作。⑤水質監測。通過水質監測儀器， 實時監測進出水的各項水質指標， 如COD、BOD、SS、pH 等，為水廠的工藝調整和優化提供數據支持。

2.2 自動化控制層

智慧污水處理廠的自動化控制層建設方案，主要目的是通過高科技手段提高污水處理的效率和穩定性，減少人力資源的投入，實現綠色環保和可持續發展。

（1）建立一個穩定可靠的云平臺，用于數據的存儲、處理和分析。將原有的PLC（可編程邏輯控制器）控制系統與云平臺進行連接，通過云平臺對PLC 進行遠程控制和編程，實現控制系統的遠程化和智能化。

（2）在各關鍵節點安裝智能傳感器和控制器，如泵站、沉淀池、曝氣池等，實現對各單元的分散控制。同時，通過建立集散控制中心，對各分散控制單元進行集中管理和監控，確保整個污水處理過程的穩定運行。

（3）引入自動化設備，如自動化的攪拌器、風機等，減少人工操作。

此外，還可以結合先進的技術，例如，人工智能技術，利用機器學習和人工智能算法，對污水處理過程中的各種數據進行實時分析和預測，自動調整控制參數，實現無人自動化控制。同時，可利用大數據和人工智能技術，對數據采集層所采集到的數據進行分析和挖掘，找出污水處理過程中的問題和優化點。

2.3 數據層

在智慧污水處理廠中，數據層負責集中存儲和管理水廠生產運行過程中產生的各種數據。這些數據不僅包括工業實時數據，還涵蓋了工業歷史數據、生產業務數據等，為水廠的智能化決策、優化運行和精細化管理提供了堅實的數據基礎。

（1）工業實時數據主要來自水廠的各個生產環節和監控設備，如流量、液位、壓力、泵機狀態、水質等實時參數。這些數據具有時效性強、更新頻率高的特點，對于水廠的即時監控和預警至關重要。通過實時數據的采集和分析，可及時發現生產過程中的異常情況，采取相應的處理措施，確保水廠的穩定運行。

（2）工業歷史數據記錄了水廠長時間的生產運行歷史，包括各種參數的歷史記錄、設備運行狀態的歷史數據等。通過對歷史數據的分析和挖掘，可了解水廠的生產運行規律，為優化生產工藝、提高處理效率提供有力的數據支持。同時，歷史數據還可以用于設備的預防性維護，提前發現潛在問題，避免設備故障對生產造成影響。

（3）生產業務數據主要涉及水廠的生產管理、業務運營等方面，如生產計劃、物料消耗、能耗統計等。通過對這些數據的分析，可了解水廠的生產效率和成本情況，為水廠的決策層提供有力的數據支撐。同時，生產業務數據還可以用于水廠的績效考核和精細化管理，推動水廠向更高效、更節能、更環保的方向發展。

為了做好數據層建設，需要考慮以下因素：①選擇高效、穩定的數據存儲方案，確保數據的完整性、安全性及可靠性。同時，建立合理的數據管理機制，包括數據的備份、恢復、加密等，確保數據的安全性和可用性。②利用先進的數據分析技術和工具，對存儲的數據進行深入分析和挖掘，提取有價值的信息和規律，為水廠的智能化決策和優化運行提供支持。③通過數據可視化技術，將復雜的數據以直觀、易懂的方式呈現出來，幫助決策者更好地理解數據、發現問題和制訂策略。

2.4 智慧水處理平臺

智慧水處理平臺由大數據平臺、CPS 平臺、人工智能平臺、可視化展示平臺組成，其通過大數據分析、挖掘技術、智能學習技術等，構建水廠中樞神經系統。

2.4.1 工業大數據平臺

工業大數據平臺通過采集整個水廠從計劃、生產、管理、物料、倉儲、采購、維修等各環節產生的各類數據，構建了一個龐大的數據庫。這些數據涵蓋了水廠的各個方面，從生產計劃的制訂到實際生產過程中的各種參數，從物料的管理到倉儲的運作，從設備的維護到采購的決策等。通過對這些數據進行存儲和分析，工業大數據平臺能夠為水廠的生產管理提供全面的視角和深入地分析。

在大數據平臺的支持下，水廠可更加精準地了解生產過程中的各環節和設備的運行狀態，及時發現潛在的問題和風險。同時，通過對歷史數據的分析和挖掘，平臺還能夠為水廠的生產管理提供有價值的參考和建議，促進生產管理的創新。此外，工業大數據平臺還能夠為水廠的經營決策提供有力支持。通過對市場數據、銷售數據、財務數據等各方面的數據進行綜合分析和挖掘，平臺可為水廠的經營者提供全面、準確的市場信息和經營數據，幫助其做出更加明智的決策。這不僅可提升水廠的經營水平，還能夠提高水廠的市場競爭力和盈利能力。

2.4.2 CPS平臺

CPS 平臺通過集成先進的感知、計算、通信、控制等信息技術和自動控制技術，構建了一個物理空間與信息空間中人、機、物、環境、信息等要素相互映射、適時交互、高效協同的復雜系統。在這個系統中，各種傳感器和設備實時采集水廠的運行數據，通過計算和通信技術，將這些數據快速傳輸至控制中心，以便及時作出決策。同時，控制中心也可以通過通信技術，對水廠的各種設備進行遠程控制，實現實時調整和優化。

CPS 平臺的核心目標是實現系統內資源配置和運行的按需響應、快速迭代、動態優化。具體來說，即根據水廠的運行需求，自動調整設備的運行狀態，優化資源的使用效率。例如，在某個環節需要更多的水流時，CPS 平臺可迅速調整其他環節的運行狀態，保證水流的有效供應。此外，CPS 平臺還可以根據水廠的歷史運行數據，進行分析和預測，提前發現潛在的問題，并采取措施進行預防。例如，通過分析水質數據，可預測水質的變化趨勢，提前進行處理，保證水質的穩定。

2.4.3 人工智能平臺

在建立水廠的人工智能平臺時，充分運用了機器學習庫和深度學習框架，以此為基礎建立了高級智能算法。這些算法不僅能夠對水廠運行數據進行高效地分析和處理，還能通過學習不斷地優化自身的決策能力。通過機器學習，人工智能平臺能夠從海量的數據中挖掘出有價值的信息，識別出隱藏在數據背后的規律和趨勢，為水廠的運行管理提供科學依據。同時，深度學習框架的應用使得人工智能平臺能夠建立起復雜的知識圖譜和神經網絡結構。這使得機器具備了“自己思考”的能力，能夠在面對復雜多變的運行環境時，快速作出科學、合理的決策。通過搭建水廠的知識圖譜，平臺能夠全面地了解水廠的生產工藝、設備狀態、水質情況等信息，為決策提供全面的數據支持。而神經網絡結構的建立，則使得平臺能夠在處理復雜問題時更加靈活和高效，實現智慧決策的目標。

通過人工智能平臺的建設，智慧水處理平臺不僅實現了對水廠運行狀態的全面感知和智能決策，還為水廠的長期發展提供了強大的技術支撐。平臺能夠不斷學習和優化自身的決策能力，隨著水廠運行數據的積累，平臺的智慧水平也將不斷提升。這使得水廠在面對各種挑戰和機遇時，能夠更加從容和高效地應對，實現持續、穩定地發展。

2.4.4 可視化平臺

可視化平臺將水廠內部的構筑物、機電設備、水處理設備、通風設備、門禁、照明、視頻監控等設備信息整合到平臺上。通過三維模型瀏覽，用戶可直觀地了解到水廠的工藝流程、設備布局和運行狀態，從而實現水廠工藝的可視化展示。此外，可視化平臺還創造了更多友好的人機界面，如圖形化顯示、數據報表等，使得水廠的運行狀態一目了然。基于此，管理人員可更加方便地監控水廠的運行情況，及時發現和解決問題。同時，可視化平臺與自控系統等進行緊密地配合，實現了對水廠運行的實時監控和智能控制。通過數據分析和技術處理，可視化平臺可為水廠提供科學的決策支持，保障水廠的安全、高效及可靠生產。

2.5 遠程云控制系統

遠程云控制系統是在原有的自動化控制系統基礎上增加了云控制、云采集功能，負責生產過程參數、設備運行狀態的采集，并根據智慧水處理平臺發出的指令控制現場設備的啟停與調節，實現生產管控的無人值守。云網關在水廠的老自控系統升級改造中可發揮較大作用，對所有難以敷設網絡的孤立的信息孤島、偏遠的泵站、監測站、儀表、移動的運行設備都能納入管控系統中。同時云網關配置靈活，可實現多種組網方式，以滿足系統不同的控制要求。

2.6 視頻監控系統

視頻監控系統中的安防監控主要覆蓋集中在辦公區域、生產區域、廠區道路及圍墻周界等各個部分。辦公區域采用標準樓宇監控，包括大廳、樓梯間、走廊、緊急出入口、配電室、重要的倉庫等。生產區域監控攝像頭應安裝在關鍵的生產線上，以實時監控工藝流程是否正常。通過視頻監控，可及時發現設備故障或異常情況，減少生產中斷。廠區道路及圍墻周界，例如，圍墻周邊應安裝攝像頭，用于監控是否有非法入侵或破壞行為。同時，道路上應安裝攝像頭，用于監控車輛和行人的行為。通過這些關鍵點的設計和實施，智慧污水處理廠的視頻監控系統能提供全面的安全保障，同時也能提高運營效率和應對突發事件的能力。

2.7 智能門禁系統

智能門禁系統是一卡通系統下的一個應用子系統，指基于現代電子與信息技術，在建筑物內外的出入口安裝智能卡電子自動識別系統，通過持有非接觸式卡片來對人（或物）的進出實施放行、拒絕、記錄等操作的智能化管理系統，其目的是有效控制人員（物品）的出入，并記錄所有出入口的詳細情況，實現對出入口的安全管理。此外，智能門禁系統與考勤系統對接，可為HR 人力資源管理提供基礎數據。

3 結束語

傳統污水處理廠通過智慧化改造，將能夠進行更加精細化的運營管理，具備更安全的生產模式（進出廠水質檢測），更高效的節能降耗，更精準的調度控制與水量預測。對改善周圍水體環境，治理水污染，保護當地流域水質和生態平衡都能起到十分重要的作用。

參考文獻

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