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污水處理率逐年提高 大數據助力效能提升

發布者:發布時間:2018-12-28瀏覽次數:726

據相關資料統計,2010年~2017年我國城鎮污水排放量由4502763噸增長至5936872萬噸。污水處理率由78%提升至93.8%。目前,城市污水處理率較高,2017年達到94.7%,已接近《“十三五”全國城鎮污水處理及再生利用設施建設規劃》中關于城市污水處理達到95%的目標。

作為污水處理的主體,2010年~2017年我國城鎮污水廠處理能力逐年提升,2017年達到18749.2萬噸/日。污水處理廠數量亦逐年增加,2017年城鎮污水處理廠數量3740座。

在污水處理設施及能力不斷提升的過程中,作為污水治理的主要主體之一,污水處理企業同時面臨著總體運行費用高,運行效率偏低的挑戰。代表性的問題包括:單位電耗過高、設備管理粗放、藥劑投加不精確、人員技能不足以及出水水質達標困難等方面。基于此,污水處理企業對于大數據的需求體現在四個方面:第一解決最核心的電耗、藥耗問題;第二實現工藝的優化運行,提升出水水質;第三能夠對生產各個環節進行實時監控,結合監控的數據即時調整后續工序;同時還希望對生產數據進行全面實時分析,實現企業的精細化管理。

大數據在污水治理行業的深入應用,為支持污水處理企業應對挑戰提供了有力的支撐。其應用已經由最初用于特定指標統計、定制開發固定指標報表,發展到當下對生產環節的各個方面進行實時分析,并結合大數據模型,做出預測預判,為業務運營提出科學建議。未來的數據分析平臺,則可以實現企業級數據建模,全方位整合企業數據,并引入社會經濟、天氣氣象等外部數據源,為企業自身和相關方面提供預測預判服務。

目前污水處理大數據的主要應用場景包括,支持污水處理企業進行收益分析、成本分析及安全分析。在工藝流程方面,可以實現清渣耙運行優化、刮泥機運行優化、精確化藥劑投加、精準曝氣。在設備管理方面,通過設備故障預警、設備效能評價,實現準準化維修保養。另外,還可以通過身份認證、狀態跟蹤、人效分析、知識共享,在提升員工工作效率的同時,實現能力提升,保證安全生產。

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