浅谈大数据在污水处理创新模式中的应用

潘泓江

台州市水处理发展有限公司 浙江台州 318000

1 现有污水处理模式的弊端

1.1 参数灵活性差

我国的污水处理管控模式目前以自动化控制为主，也就是在工业计算机控制系统中实现对污水处理过程当中突发事件、紧急情况进行自动报警、稳态调节和远程操作等。但实际上，自动化控制的功能多为基于开关的的逻辑控制和经典控制论所述控制，一旦遇到进水超负荷或运行工况变化，基于固定运行参数或者靠人工经验调整的运行模式就很难满足稳定运行的要求，造成出水水质不达标、能耗过高等问题[1]。

1.2 依赖人工经验

污水处理过程本就是一个工艺非常复杂的污水经微生物净化的过程，不可能长期地处于非波动状态。现有污水厂管理、操作人员大多采用的是传统模式，即根据多年积累的工作经验对污水处理过程进行监管。这就要求这些管理、操作人员得花较长时间在现场，以便预防各种可能会发生的问题；也有时因为新手员工的不当操作导致水处理设备寿命缩短，药剂量加大，环境压力陡升等运营成本风险。而且在数据记录、分析相关环节，采用传统的人工方式会造成数据时效性偏差。

1.3 规模变化适应力不强

如果从单个污水厂运营的角度看，目前的处理技术和管理模式基本上是可以满足日常污水处理需求的，但如果从市场的角度看，人工成本会随着处理规模的扩大而膨胀。尤其对于高度集成化、分布散落、水质水量极不稳定的乡镇污水处理厂来说，传统模式无疑会增加这些污水处理厂后期运营的难度。

2 大数据在污水处理创新模式中的应用

2.1 应用的可行性

近年来，随着浙江五水共治的逐步深入，更高的污水处理排放标准倒逼着污水处理工艺的升级[2-3]。污水处理厂检测的指标一般比较多，如酸碱值、流量、氨氮浓度、化学需氧量、固体悬浮物浓度、溶解氧浓度等，某个站点出现故障问题将会在检测的指标中体现，污水处理中处理效果不佳、运行费用高和污染环境等现象常常是由运行的异常引起的，对这些异常及时恰当处理可以提高污水处理的效率。而其中的关键是将工艺运行的经验判断进行量化分析，也就是将各类运行数据根据工艺自身的特点进行分析设计从而确定最佳工艺参数和运行方案以及预测运行过程中可能出现的问题及其对策。那么，融合了建模、聚类、匹配、优化、可视技术的大数据与污水处理系统相结合的智能污水处理系统就具备可行性。该系统目的就是将水处理硬件、软件、数据分析和人工智能算法串联起来解决工艺过程中的难点，提高机械设备运行的总体性能。从机理层面讲，智能污水处理系统是利用机器学习来处理传感器发送的实时数据，达到自动预测水处理设备潜在故障、自动诊断运行不合理的目标，进而实现信息互联互通、问题提前预判反馈业主、数据自我演进迭代和基本无人参与的先进管理。从宏观层面讲，智能污水处理系统就是用机器感知技术代替人工肉眼观察，通过条件研判确定关键指标可控因素，尤其是在不同地域、不同季节、不同环保要求、水质水量非常不稳定的条件下，更能根据实际情况，自动调节加药频率和剂量，从而将运营成本控制在最经济范围内，同时优化异常处置库，提高必要人工运行操作的自主性和自觉性，大幅降低人为风险，节约成本。

2.2 作用及意义

上述所指的大数据，其实是一种通过云存储和云计算对海量数据进行筛选、统计、分析后可以得到有价值信息的数据平台。待这些数据积累到达到大数据的级别，智能污水处理系统则会针对不同需求，建立运算模型和仿真系统，先对数据进行筛选、计算、分析，再呈现在仿真系统里，来显示过往运行的综合状况并预测未来运营的可能的走势。譬如系统中某一个环节的数据开始出现微小的波动，不足以触发告警，但是根据建模和仿真系统，可以预测并判断出未来该环节是否会出现问题，并给予应对建议，将问题尽量消灭在萌芽阶段，从而消除或降低该问题及次生问题所带来的负面影响，并以此降低为解决问题而额外投入的成本，进而保障污水处理运营系统的安全稳定性和污水处理效率[4]。而支撑大数据的物联网技术则是通过红外感应器、激光设备、北斗定位等信息传感设备实时收集系统各关键环节的指标数据，并实时上传到大数据平台以分析和存储，一旦出现异常数据就会触发告警，而后平台会根据历史经验数据的分析，输出诊断结果，并自动发送指令让系统进行智能修复调试；如需要人工干预，则会直接推送信息给相应的管理人员。最重要的是，智能污水处理系统不仅能在大城市的污水处理厂发挥作用，更能在无人值守的小型污水处理厂、乡镇污水处理厂大显神通，为污水厂解决分布不均、难统一管理等问题提供了有效方案[5-6]。

3 结语

随着污水处理行业进入创新期，以大数据、云计算、区块链和人工智能为技术驱动，以政府的政策、资金为大力支持，传统水处理行业将实现符合数字经济格局的转型。当然，这种技术也完全可以应用于创新城乡供水模式，形成智慧供水系统。再大一些，可以跳出水务的框架思维，激活沉淀的数据价值，实现多元化数据的融合与深度挖掘。未来一个时期，各种智能化、智慧化平台将陆续涌现，应用前景充满光明。