案例：智慧水廠管理平臺建設實踐
【谷騰環(huán)保網(wǎng)訊】隨著數(shù)字化浪潮的來臨，智慧水廠是未來供水發(fā)展的必然趨勢。而多數(shù)水廠對于智慧化理解程度不足，目前僅實現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的集中顯示和操作的遠程化等常規(guī)的自動化控制上。通過闡述基于感知層采集、物聯(lián)網(wǎng)技術，人工智能技術，結合水廠運行規(guī)律，建設智慧生產(chǎn)管理平臺，介紹在線系統(tǒng)、智能模型以及未來的設想。通過建設智慧水廠管理系統(tǒng)，旨在提升水廠的精細化管理水平，確保水質安全的同時達到節(jié)能降耗的目的。
01 項目概況
田村山凈水廠建于1985年，是北京市區(qū)第一座地表水廠，也是國內(nèi)首家采用臭氧活性炭深度處理工藝的水廠。2008年以來，水廠以新增深度處理改造為契機，對全廠進行自動化升級改造，搭建工控環(huán)網(wǎng)，增加數(shù)據(jù)采集設備，為生產(chǎn)管理信息系統(tǒng)的建設提供數(shù)據(jù)支撐，成為數(shù)據(jù)來源的基礎。
隨著數(shù)字化進程的不斷發(fā)展，智慧化進程是大勢所趨，而智慧水廠是在供水管理工作中，以新一代信息技術為基礎，通過傳感器、無線網(wǎng)絡和在線水質監(jiān)測，在設備數(shù)據(jù)采集、存儲的基礎上進行分析、建立模型算法、自我學習，實現(xiàn)生產(chǎn)、運行、維護、調(diào)度等全過程的水廠管理工作。如何通過智慧化管理更好地促進水廠發(fā)展，在集團的引領下水廠進行了不斷的探索和實踐。
02 水廠智慧化建設前存在的問題
相對于物聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)行業(yè)快速發(fā)展，相關技術應用于供水行業(yè)以及對水廠管理提升相對滯后，主要體現(xiàn)以下三方面：
（1）缺乏有效數(shù)據(jù)：缺少數(shù)據(jù)種類，以及數(shù)據(jù)的精準度、及時度和同步性問題，會影響系統(tǒng)對數(shù)據(jù)分析以及分析結果，可能導致決策產(chǎn)生偏差。如果處于系統(tǒng)建設初期階段，若要實現(xiàn)智慧水廠，至少需要完善設備資產(chǎn)數(shù)據(jù)庫，建立工控系統(tǒng)，只有具備以上系統(tǒng)，才能為智慧模型提供數(shù)據(jù)來源，從而向智能化、智慧化方向發(fā)展。沒有有效的數(shù)據(jù)作為基礎，想要實現(xiàn)水廠智慧化如同空中樓閣。2008年水廠進行水工藝信息化基礎建設，包括水質指標監(jiān)測網(wǎng)絡的構建，工控系統(tǒng)建設；2017年水廠在持續(xù)完善水質在線監(jiān)測的同時著手開發(fā)設備資產(chǎn)管理系統(tǒng)。
（2）數(shù)據(jù)孤島問題：水廠多種信息化系統(tǒng)相對孤立，獨立運行，各系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)缺乏共享和深度挖掘，信息化難以發(fā)揮應有的效應，限制、阻礙了更高層次的智慧應用。即使搭建了數(shù)據(jù)庫，通常只是將不同種類的數(shù)據(jù)移植到其他系統(tǒng)之中，如果沒有對數(shù)據(jù)進行篩選，則又會產(chǎn)生很多無用數(shù)據(jù)，久而久之就會導致數(shù)據(jù)丟失，系統(tǒng)運行緩慢等問題。因此首先應對數(shù)據(jù)進行整理，做好數(shù)據(jù)的統(tǒng)一、分類和分層。
（3）智慧水廠認知：實現(xiàn)業(yè)務驅動下的管理模式與管理架構的調(diào)整是智慧水廠得以應用的目標之一。系統(tǒng)平臺所表現(xiàn)出的“智慧”效果，并不僅僅通過傳感器進行實時監(jiān)測，以及整合了不同種類的系統(tǒng)平臺。而是在建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心的基礎上，通過對大數(shù)據(jù)信息進行及時有效的分析與處理，從而獲得解決水廠實際問題如加藥預測、水量預測的數(shù)學模型，通過集成這些模型算法，對各項指標進行預警、預測，真正讓系統(tǒng)起到“大腦”的作用，使水廠生產(chǎn)、管理流程更加精細化和動態(tài)化。
03 智慧水廠系統(tǒng)的搭建
在水廠智慧化試點項目中，應用基于BIM技術進行數(shù)字化及平臺原型開發(fā)工作。涵蓋了水廠主要基礎設施，實現(xiàn)功能原型落地，對設備運維系統(tǒng)，控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)聯(lián)通試點，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值共享，以及設備管理、水質管理、電能管理等功能。
3.1 設備管理
設備管理模塊是智慧水廠管理平臺的基礎，結合集團相關設備管理規(guī)章制度，對設備按照專業(yè)進行劃分建檔。包括設備的數(shù)據(jù)管理、檢修記錄、檔案資料等，建立科學、規(guī)范的設備運行維護流程和信息化管理基礎數(shù)據(jù)體系，完善設備臺帳，構架合理的設備層次結構，對設備使用過程中的維護、維修、運行、更新改造，直到設備的最終報廢進行全生命周期的電子化閉環(huán)管理。使管理人員能夠隨時了解設備的靜態(tài)和動態(tài)信息，掌握設備的運行狀態(tài)。
通過手持終端獲取設備相關信息，結合設備巡檢，實現(xiàn)二維碼資產(chǎn)查詢、設備巡檢、設備潤滑、庫存?zhèn)浼樵兊葢。根?jù)設備維護計劃進行現(xiàn)場維護維修，通過電子工單記錄設備維護情況，查詢維護歷史和檔案資料等，也為管理人員分析和管理決策提供了有力的信息支持。
3.2 水質管理
水質管理是水廠工藝運行的重要參考，根據(jù)每個工藝段的工藝參數(shù)和水質指標控制標準，以水質化驗數(shù)據(jù)為基礎，建立水質管理系統(tǒng)模塊，將各工藝段水質數(shù)據(jù)轉換為自動化和數(shù)字化的處理，以此提高工藝分析管理水平。包括在線儀表自動監(jiān)測和人工化驗水質化驗結果的信息，歷史數(shù)據(jù)查詢與瀏覽。通過在線分析系統(tǒng)查詢與瀏覽水質化驗批次、日期、檢驗結果和混凝實驗等數(shù)據(jù)。對于水質化驗報表，具備統(tǒng)計分析每批次水質化驗結果的功能，水廠相關人員還可根據(jù)某段時間內(nèi)的報表數(shù)據(jù)，對某段時間內(nèi)對水質處理效果進行查詢，并可將其與相關標準進行類比分析，對于達到或接近預警值和控制值的數(shù)據(jù)進行單獨標注，以此來從根本上保障對工藝的指導作用。
04 智慧化進程
水廠智慧化是水廠由自動化、信息化向更高階段發(fā)展的必然結果，通過打通不同平臺獲取水質參數(shù)，運行參數(shù)等數(shù)據(jù)進行智慧化模型的開發(fā)，如水質投藥模型、設備健康模型，實現(xiàn)智慧水廠的精細化管理的能力。
4.1 智慧投藥
基于水源水質特征及其隨時間變化規(guī)律，水廠聯(lián)合自來水集團技術研究院開展節(jié)能降耗的混凝模型動態(tài)調(diào)整研究。
水廠具有較為完善的在線數(shù)據(jù)，通過與工控系統(tǒng)間數(shù)據(jù)共享，篩選進水、機加池、炭池和出廠的水質數(shù)據(jù)，以及氯投加量、臭氧投加量及混凝劑投加數(shù)據(jù)，共計363 684條，時間區(qū)間為2015年1月1日至2018年12月31日，驗證數(shù)據(jù)集共計85 992條，時間區(qū)間為2019年1月1日至2019年10月31日；評估標準以MAPE和MAE為指標，計算公式見式（1）和式（2），建模的目標是MAPE、MAE值越小越好。
通過LSTM、XGBoost和隨機森林三種算法對三氯化鐵或PAC單獨投加建模及進行比較發(fā)現(xiàn)，XGBoost算法的MAPE、MAE值最小，因而首選XGBoost算法對三氯化鐵、PAC進行建模，聯(lián)合投加建模方法首先采用PAC的預測效果做為三氯化鐵的輸入，三氯化鐵模型特征值為 features = ［′進水pH′, ′進水溫度′, ′進水流量′, ′出水溫度′, ′出水濁度′, ′進水濁度′,′出水pH′值,′每日PAC投加量的均值′,′每3個小時PAC投加量的均值′，′PAC預測′,′月份′, ′日期′］，預測值為三氯化鐵投加量。數(shù)據(jù)集預測結果如圖7所示，MAPE值為3.70。
.jpg)
對雙藥投加的建模方法同時嘗試采用三氯化鐵的預測效果做為PAC的輸入，PAC模型輸入的特征值為 features = ［′進水pH′, ′進水溫度′, ′進水流量′, ′出水溫度′, ′出水濁度′, ′進水濁度′,′出水pH′值,′每日三氯化鐵投加量的均值′,′每3個小時PAC投加量的均值′，′PAC預測′,′月份′, ′日期′］，預測值為PAC投加量。數(shù)據(jù)集預測結果如圖8所示，MAPE值為3.39。
通過不斷的訓練和中試實驗，采用XGBoost算法建立的混凝投藥模型應用于水廠生產(chǎn)系統(tǒng)。該模型較傳統(tǒng)的人工控制更能適應常態(tài)水源條件下實現(xiàn)依據(jù)實時水質數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整凈水投藥參數(shù)，控制水質指標的要求 ，從而達到混凝劑精準投加和節(jié)能降耗的目的。
4.2 設備健康管理
開發(fā)設備健康智能化管理模塊，由于水泵等旋轉類機電設備其故障主要來源于軸承、電機等部位。因此，在驅動端和非驅動端上布置溫度、振動傳感器進行采集數(shù)據(jù)，通過智能化模型處理分析，進行故障診斷和識別。
其中振動數(shù)據(jù)的分析采用的原理是傅里葉變換，周期函數(shù)X(t)，周期為T，其傅里葉級數(shù)的形式見式（3）：
把旋轉機械的連續(xù)的周期性通頻信號轉換成為半倍頻、工頻、二倍頻、三倍頻和多倍頻的形式，從而對應不同振動頻譜特征對旋轉機械故障進行分析與診斷。
在振動故障中，由于軸承及其相關故障占比較大，通過振動速度譜分析，并根據(jù)滾動軸承內(nèi)圈通過頻率fI=N21+dbDcosβfr，外圈通過頻率fo=N21-dbDcosβfr，滾動體通過頻率fb=D2db1-dbDcosβ2fr，保持架通過頻率fo=121-dbDcosβfr進行實時匹配。如果監(jiān)測頻譜與軸承其中任一頻率相契合，那么即可以大概率確定故障所在位置。
在對某臺水泵實際運行分析過程中，發(fā)現(xiàn)實時振動監(jiān)測譜中125 Hz左側附近出現(xiàn)異常峰值，通過該軸承型號參數(shù)可得出各部位的通過頻率。
通過查閱我們可以看出水泵內(nèi)圈通過頻率為121.1 Hz，和監(jiān)測頻率極為接近，由此系統(tǒng)初步判斷軸承內(nèi)圈存在故障隱患，提示相關人員注意。
在溫度管理過程中，我們采用軸承溫升不應超過 35 ℃，同時軸承內(nèi)極限溫度不得超過 75 ℃的溫升預警方式，數(shù)學表達式｛T2℃｝∩{T2<70 ℃}為：
其中T0是環(huán)境溫度，T2是實測溫度，如果超過溫度閾值，系統(tǒng)將會報警提醒相關人員進行檢查，同時推送信息到設備管理模塊。
通過上述兩種模式從而實現(xiàn)設備全壽命周期的健康管理與預測，給運行型人員、技術人員和維修人員并給出最優(yōu)的維護建議，實現(xiàn)設備的智能化健康管理。
05 展望
（1）預測水質態(tài)勢。原水水質是一個動態(tài)的復雜系統(tǒng)，水質指標一直處于動態(tài)變化之中。針對水質的復雜性，為適應水質變化的動態(tài)特性，提高預測精度，結合人工智能算法在水質智能化建模，利用在線儀表的數(shù)據(jù)為基礎，通過水質參數(shù)進行預測，強化數(shù)據(jù)的分析、對比。對水質是否步入異常趨勢進行判斷，并使相應人員及時獲取到相應的水質信息，并提示相應的處理方法。
（2）推進智慧節(jié)能。推進碳中和，碳達峰進程，進行智慧節(jié)能模型的開發(fā)，通過不同性能機泵的分布及組成，對配水泵房不同性能機泵的供水方案進行優(yōu)化組合，使機泵等重點耗能設備長期保持最佳的運行狀態(tài)，同時達到節(jié)能降耗的目的。
（3）探索群智感知。在通過傳感器、射頻識別、二維碼等技術，全方位采集和捕獲水廠工藝、水質、設備的狀態(tài)信息的基礎上，進一步利用移動終端功能，充分發(fā)揮人的主觀能動性，將異常情況通過拍照、視頻等功能，與所處地理位置同時上傳后臺，通過監(jiān)控對收到的信息進行鑒別、分類，并通知相關部門解決。
06 結語
田村山凈水廠的智慧化進程在不斷發(fā)展、完善，而智慧水廠的構建是一個系統(tǒng)工程，離不開先進技術的支撐。通過一系列改造，水廠雖已在設備管理、工藝運行、水質監(jiān)測、節(jié)能降耗等初步成效，但離實現(xiàn)集團“十四五”智慧水廠整體規(guī)劃目標還有差距。在日新月異的科技變革下，在推進數(shù)字化轉型的過程中，繼續(xù)探索與挖掘智慧化工作模式，做好各項分支工作模式智慧化，提升數(shù)據(jù)分析能力，是下一步工作中的重點內(nèi)容，也是今后仍需思考的問題。
使用微信“掃一掃”功能添加“谷騰環(huán)保網(wǎng)”
