【谷騰環(huán)保網(wǎng)訊】隨著數(shù)字化浪潮的來(lái)臨，智慧水廠是未來(lái)供水發(fā)展的必然趨勢(shì)。而多數(shù)水廠對(duì)于智慧化理解程度不足，目前僅實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的集中顯示和操作的遠(yuǎn)程化等常規(guī)的自動(dòng)化控制上。通過(guò)闡述基于感知層采集、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，人工智能技術(shù)，結(jié)合水廠運(yùn)行規(guī)律，建設(shè)智慧生產(chǎn)管理平臺(tái)，介紹在線系統(tǒng)、智能模型以及未來(lái)的設(shè)想。通過(guò)建設(shè)智慧水廠管理系統(tǒng)，旨在提升水廠的精細(xì)化管理水平，確保水質(zhì)安全的同時(shí)達(dá)到節(jié)能降耗的目的。

01 項(xiàng)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(guó)內(nèi)首家采用臭氧活性炭深度處理工藝的水廠。2008年以來(lái)，水廠以新增深度處理改造為契機(jī)，對(duì)全廠進(jìn)行自動(dòng)化升級(jí)改造，搭建工控環(huán)網(wǎng)，增加數(shù)據(jù)采集設(shè)備，為生產(chǎn)管理信息系統(tǒng)的建設(shè)提供數(shù)據(jù)支撐，成為數(shù)據(jù)來(lái)源的基礎(chǔ)。

隨著數(shù)字化進(jìn)程的不斷發(fā)展，智慧化進(jìn)程是大勢(shì)所趨，而智慧水廠是在供水管理工作中，以新一代信息技術(shù)為基礎(chǔ)，通過(guò)傳感器、無(wú)線網(wǎng)絡(luò)和在線水質(zhì)監(jiān)測(cè)，在設(shè)備數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)的基礎(chǔ)上進(jìn)行分析、建立模型算法、自我學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)、運(yùn)行、維護(hù)、調(diào)度等全過(guò)程的水廠管理工作。如何通過(guò)智慧化管理更好地促進(jìn)水廠發(fā)展，在集團(tuán)的引領(lǐng)下水廠進(jìn)行了不斷的探索和實(shí)踐。

02 水廠智慧化建設(shè)前存在的問(wèn)題

相對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)行業(yè)快速發(fā)展，相關(guān)技術(shù)應(yīng)用于供水行業(yè)以及對(duì)水廠管理提升相對(duì)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(zhǔn)度、及時(shí)度和同步性問(wèn)題，會(huì)影響系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)分析以及分析結(jié)果，可能導(dǎo)致決策產(chǎn)生偏差。如果處于系統(tǒng)建設(shè)初期階段，若要實(shí)現(xiàn)智慧水廠，至少需要完善設(shè)備資產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)，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(lái)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(chǔ)，想要實(shí)現(xiàn)水廠智慧化如同空中樓閣。2008年水廠進(jìn)行水工藝信息化基礎(chǔ)建設(shè)，包括水質(zhì)指標(biāo)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建，工控系統(tǒng)建設(shè)；2017年水廠在持續(xù)完善水質(zhì)在線監(jiān)測(cè)的同時(shí)著手開發(fā)設(shè)備資產(chǎn)管理系統(tǒng)。

（2）數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題：水廠多種信息化系統(tǒng)相對(duì)孤立，獨(dú)立運(yùn)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(yīng)有的效應(yīng)，限制、阻礙了更高層次的智慧應(yīng)用。即使搭建了數(shù)據(jù)庫(kù)，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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，則又會(huì)產(chǎn)生很多無(wú)用數(shù)據(jù)，久而久之就會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失，系統(tǒng)運(yùn)行緩慢等問(wèn)題。因此首先應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，做好數(shù)據(jù)的統(tǒng)一、分類和分層。

（3）智慧水廠認(rèn)知：實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)下的管理模式與管理架構(gòu)的調(diào)整是智慧水廠得以應(yīng)用的目標(biāo)之一。系統(tǒng)平臺(tái)所表現(xiàn)出的“智慧”效果，并不僅僅通過(guò)傳感器進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，以及整合了不同種類的系統(tǒng)平臺(tái)。而是在建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)信息進(jìn)行及時(shí)有效的分析與處理，從而獲得解決水廠實(shí)際問(wèn)題如加藥預(yù)測(cè)、水量預(yù)測(cè)的數(shù)學(xué)模型，通過(guò)集成這些模型算法，對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)警、預(yù)測(cè)，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(xì)化和動(dòng)態(tài)化。

03 智慧水廠系統(tǒng)的搭建

在水廠智慧化試點(diǎn)項(xiàng)目中，應(yīng)用基于BIM技術(shù)進(jìn)行數(shù)字化及平臺(tái)原型開發(fā)工作。涵蓋了水廠主要基礎(chǔ)設(shè)施，實(shí)現(xiàn)功能原型落地，對(duì)設(shè)備運(yùn)維系統(tǒng)，控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)聯(lián)通試點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值共享，以及設(shè)備管理、水質(zhì)管理、電能管理等功能。

3.1 設(shè)備管理

設(shè)備管理模塊是智慧水廠管理平臺(tái)的基礎(chǔ)，結(jié)合集團(tuán)相關(guān)設(shè)備管理規(guī)章制度，對(duì)設(shè)備按照專業(yè)進(jìn)行劃分建檔。包括設(shè)備的數(shù)據(jù)管理、檢修記錄、檔案資料等，建立科學(xué)、規(guī)范的設(shè)備運(yùn)行維護(hù)流程和信息化管理基礎(chǔ)數(shù)據(jù)體系，完善設(shè)備臺(tái)帳，構(gòu)架合理的設(shè)備層次結(jié)構(gòu)，對(duì)設(shè)備使用過(guò)程中的維護(hù)、維修、運(yùn)行、更新改造，直到設(shè)備的最終報(bào)廢進(jìn)行全生命周期的電子化閉環(huán)管理。使管理人員能夠隨時(shí)了解設(shè)備的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)信息，掌握設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。

通過(guò)手持終端獲取設(shè)備相關(guān)信息，結(jié)合設(shè)備巡檢，實(shí)現(xiàn)二維碼資產(chǎn)查詢、設(shè)備巡檢、設(shè)備潤(rùn)滑、庫(kù)存?zhèn)浼樵兊葢?yīng)用。根據(jù)設(shè)備維護(hù)計(jì)劃進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)維修，通過(guò)電子工單記錄設(shè)備維護(hù)情況，查詢維護(hù)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(zhì)管理

水質(zhì)管理是水廠工藝運(yùn)行的重要參考，根據(jù)每個(gè)工藝段的工藝參數(shù)和水質(zhì)指標(biāo)控制標(biāo)準(zhǔn)，以水質(zhì)化驗(yàn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立水質(zhì)管理系統(tǒng)模塊，將各工藝段水質(zhì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為自動(dòng)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(dòng)監(jiān)測(cè)和人工化驗(yàn)水質(zhì)化驗(yàn)結(jié)果的信息，歷史數(shù)據(jù)查詢與瀏覽。通過(guò)在線分析系統(tǒng)查詢與瀏覽水質(zhì)化驗(yàn)批次、日期、檢驗(yàn)結(jié)果和混凝實(shí)驗(yàn)等數(shù)據(jù)。對(duì)于水質(zhì)化驗(yàn)報(bào)表，具備統(tǒng)計(jì)分析每批次水質(zhì)化驗(yàn)結(jié)果的功能，水廠相關(guān)人員還可根據(jù)某段時(shí)間內(nèi)的報(bào)表數(shù)據(jù)，對(duì)某段時(shí)間內(nèi)對(duì)水質(zhì)處理效果進(jìn)行查詢，并可將其與相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行類比分析，對(duì)于達(dá)到或接近預(yù)警值和控制值的數(shù)據(jù)進(jìn)行單獨(dú)標(biāo)注，以此來(lái)從根本上保障對(duì)工藝的指導(dǎo)作用。

04 智慧化進(jìn)程

水廠智慧化是水廠由自動(dòng)化、信息化向更高階段發(fā)展的必然結(jié)果，通過(guò)打通不同平臺(tái)獲取水質(zhì)參數(shù)，運(yùn)行參數(shù)等數(shù)據(jù)進(jìn)行智慧化模型的開發(fā)，如水質(zhì)投藥模型、設(shè)備健康模型，實(shí)現(xiàn)智慧水廠的精細(xì)化管理的能力。

4.1 智慧投藥

基于水源水質(zhì)特征及其隨時(shí)間變化規(guī)律，水廠聯(lián)合自來(lái)水集團(tuán)技術(shù)研究院開展節(jié)能降耗的混凝模型動(dòng)態(tài)調(diào)整研究。

水廠具有較為完善的在線數(shù)據(jù)，通過(guò)與工控系統(tǒng)間數(shù)據(jù)共享，篩選進(jìn)水、機(jī)加池、炭池和出廠的水質(zhì)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(jì)363 684條，時(shí)間區(qū)間為2015年1月1日至2018年12月31日，驗(yàn)證數(shù)據(jù)集共計(jì)85 992條，時(shí)間區(qū)間為2019年1月1日至2019年10月31日；評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)以MAPE和MAE為指標(biāo)，計(jì)算公式見式（1）和式（2），建模的目標(biāo)是MAPE、MAE值越小越好。

通過(guò)LSTM、XGBoost和隨機(jī)森林三種算法對(duì)三氯化鐵或PAC單獨(dú)投加建模及進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn)，XGBoost算法的MAPE、MAE值最小，因而首選XGBoost算法對(duì)三氯化鐵、PAC進(jìn)行建模，聯(lián)合投加建模方法首先采用PAC的預(yù)測(cè)效果做為三氯化鐵的輸入，三氯化鐵模型特征值為 features = ［′進(jìn)水pH′, ′進(jìn)水溫度′, ′進(jìn)水流量′, ′出水溫度′, ′出水濁度′, ′進(jìn)水濁度′,′出水pH′值,′每日PAC投加量的均值′,′每3個(gè)小時(shí)PAC投加量的均值′，′PAC預(yù)測(cè)′,′月份′, ′日期′］，預(yù)測(cè)值為三氯化鐵投加量。數(shù)據(jù)集預(yù)測(cè)結(jié)果如圖7所示，MAPE值為3.70。

對(duì)雙藥投加的建模方法同時(shí)嘗試采用三氯化鐵的預(yù)測(cè)效果做為PAC的輸入，PAC模型輸入的特征值為 features = ［′進(jìn)水pH′, ′進(jìn)水溫度′, ′進(jìn)水流量′, ′出水溫度′, ′出水濁度′, ′進(jìn)水濁度′,′出水pH′值,′每日三氯化鐵投加量的均值′,′每3個(gè)小時(shí)PAC投加量的均值′，′PAC預(yù)測(cè)′,′月份′, ′日期′］，預(yù)測(cè)值為PAC投加量。數(shù)據(jù)集預(yù)測(cè)結(jié)果如圖8所示，MAPE值為3.39。

通過(guò)不斷的訓(xùn)練和中試實(shí)驗(yàn)，采用XGBoost算法建立的混凝投藥模型應(yīng)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(yīng)常態(tài)水源條件下實(shí)現(xiàn)依據(jù)實(shí)時(shí)水質(zhì)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整凈水投藥參數(shù)，控制水質(zhì)指標(biāo)的要求 ，從而達(dá)到混凝劑精準(zhǔn)投加和節(jié)能降耗的目的。

4.2 設(shè)備健康管理

開發(fā)設(shè)備健康智能化管理模塊，由于水泵等旋轉(zhuǎn)類機(jī)電設(shè)備其故障主要來(lái)源于軸承、電機(jī)等部位。因此，在驅(qū)動(dòng)端和非驅(qū)動(dòng)端上布置溫度、振動(dòng)傳感器進(jìn)行采集數(shù)據(jù)，通過(guò)智能化模型處理分析，進(jìn)行故障診斷和識(shí)別。

其中振動(dòng)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(jí)數(shù)的形式見式（3）：

把旋轉(zhuǎn)機(jī)械的連續(xù)的周期性通頻信號(hào)轉(zhuǎn)換成為半倍頻、工頻、二倍頻、三倍頻和多倍頻的形式，從而對(duì)應(yīng)不同振動(dòng)頻譜特征對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障進(jìn)行分析與診斷。

在振動(dòng)故障中，由于軸承及其相關(guān)故障占比較大，通過(guò)振動(dòng)速度譜分析，并根據(jù)滾動(dòng)軸承內(nèi)圈通過(guò)頻率fI=N21+dbDcosβfr，外圈通過(guò)頻率fo=N21-dbDcosβfr，滾動(dòng)體通過(guò)頻率fb=D2db1-dbDcosβ2fr，保持架通過(guò)頻率fo=121-dbDcosβfr進(jìn)行實(shí)時(shí)匹配。如果監(jiān)測(cè)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(duì)某臺(tái)水泵實(shí)際運(yùn)行分析過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)實(shí)時(shí)振動(dòng)監(jiān)測(cè)譜中125 Hz左側(cè)附近出現(xiàn)異常峰值，通過(guò)該軸承型號(hào)參數(shù)可得出各部位的通過(guò)頻率。

通過(guò)查閱我們可以看出水泵內(nèi)圈通過(guò)頻率為121.1 Hz，和監(jiān)測(cè)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(guān)人員注意。

在溫度管理過(guò)程中，我們采用軸承溫升不應(yīng)超過(guò) 35 ℃，同時(shí)軸承內(nèi)極限溫度不得超過(guò) 75 ℃的溫升預(yù)警方式，數(shù)學(xué)表達(dá)式｛T2℃｝∩{T2<70 ℃}為：

其中T0是環(huán)境溫度，T2是實(shí)測(cè)溫度，如果超過(guò)溫度閾值，系統(tǒng)將會(huì)報(bào)警提醒相關(guān)人員進(jìn)行檢查，同時(shí)推送信息到設(shè)備管理模塊。

通過(guò)上述兩種模式從而實(shí)現(xiàn)設(shè)備全壽命周期的健康管理與預(yù)測(cè)，給運(yùn)行型人員、技術(shù)人員和維修人員并給出最優(yōu)的維護(hù)建議，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的智能化健康管理。

05 展望

（1）預(yù)測(cè)水質(zhì)態(tài)勢(shì)。原水水質(zhì)是一個(gè)動(dòng)態(tài)的復(fù)雜系統(tǒng)，水質(zhì)指標(biāo)一直處于動(dòng)態(tài)變化之中。針對(duì)水質(zhì)的復(fù)雜性，為適應(yīng)水質(zhì)變化的動(dòng)態(tài)特性，提高預(yù)測(cè)精度，結(jié)合人工智能算法在水質(zhì)智能化建模，利用在線儀表的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)水質(zhì)參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，強(qiáng)化數(shù)據(jù)的分析、對(duì)比。對(duì)水質(zhì)是否步入異常趨勢(shì)進(jìn)行判斷，并使相應(yīng)人員及時(shí)獲取到相應(yīng)的水質(zhì)信息，并提示相應(yīng)的處理方法。

（2）推進(jìn)智慧節(jié)能。推進(jìn)碳中和，碳達(dá)峰進(jìn)程，進(jìn)行智慧節(jié)能模型的開發(fā)，通過(guò)不同性能機(jī)泵的分布及組成，對(duì)配水泵房不同性能機(jī)泵的供水方案進(jìn)行優(yōu)化組合，使機(jī)泵等重點(diǎn)耗能設(shè)備長(zhǎng)期保持最佳的運(yùn)行狀態(tài)，同時(shí)達(dá)到節(jié)能降耗的目的。

（3）探索群智感知。在通過(guò)傳感器、射頻識(shí)別、二維碼等技術(shù)，全方位采集和捕獲水廠工藝、水質(zhì)、設(shè)備的狀態(tài)信息的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步利用移動(dòng)終端功能，充分發(fā)揮人的主觀能動(dòng)性，將異常情況通過(guò)拍照、視頻等功能，與所處地理位置同時(shí)上傳后臺(tái)，通過(guò)監(jiān)控對(duì)收到的信息進(jìn)行鑒別、分類，并通知相關(guān)部門解決。

06 結(jié)語(yǔ)

田村山凈水廠的智慧化進(jìn)程在不斷發(fā)展、完善，而智慧水廠的構(gòu)建是一個(gè)系統(tǒng)工程，離不開先進(jìn)技術(shù)的支撐。通過(guò)一系列改造，水廠雖已在設(shè)備管理、工藝運(yùn)行、水質(zhì)監(jiān)測(cè)、節(jié)能降耗等初步成效，但離實(shí)現(xiàn)集團(tuán)“十四五”智慧水廠整體規(guī)劃目標(biāo)還有差距。在日新月異的科技變革下，在推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，繼續(xù)探索與挖掘智慧化工作模式，做好各項(xiàng)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(diǎn)內(nèi)容，也是今后仍需思考的問(wèn)題。 

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