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  • 案例:智慧水廠管理平臺建設實踐

    慧聰水工業網 2022-05-07 09:03 來源:給水排水作者:孫凝等

    隨著數字化浪潮的來臨,智慧水廠是未來供水發展的必然趨勢。而多數水廠對于智慧化理解程度不足,目前僅實現生產數據的集中顯示和操作的遠程化等常規的自動化控制上。通過闡述基于感知層采集、物聯網技術,人工智能技術,結合水廠運行規律,建設智慧生產管理平臺,介紹在線系統、智能模型以及未來的設想。通過建設智慧水廠管理系統,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,是北京市區第一座地表水廠,也是國內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,搭建工控環網,增加數據采集設備,為生產管理信息系統的建設提供數據支撐,成為數據來源的基礎。

    隨著數字化進程的不斷發展,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、無線網絡和在線水質監測,在設備數據采集、存儲的基礎上進行分析、建立模型算法、自我學習,實現生產、運行、維護、調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

    相對于物聯網,大數據行業快速發展,相關技術應用于供水行業以及對水廠管理提升相對滯后,主要體現以下三方面:

    (1)缺乏有效數據:缺少數據種類,以及數據的精準度、及時度和同步性問題,會影響系統對數據分析以及分析結果,可能導致決策產生偏差。如果處于系統建設初期階段,若要實現智慧水廠,至少需要完善設備資產數據庫,建立工控系統,只有具備以上系統,才能為智慧模型提供數據來源,從而向智能化、智慧化方向發展。沒有有效的數據作為基礎,想要實現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,包括水質指標監測網絡的構建,工控系統建設;2017年水廠在持續完善水質在線監測的同時著手開發設備資產管理系統。

    (2)數據孤島問題:水廠多種信息化系統相對孤立,獨立運行,各系統之間的數據缺乏共享和深度挖掘,信息化難以發揮應有的效應,限制、阻礙了更高層次的智慧應用。即使搭建了數據庫,通常只是將不同種類的數據移植到其他系統之中,如果沒有對數據進行篩選,則又會產生很多無用數據,久而久之就會導致數據丟失,系統運行緩慢等問題。因此首先應對數據進行整理,做好數據的統一、分類和分層。

    (3)智慧水廠認知:實現業務驅動下的管理模式與管理架構的調整是智慧水廠得以應用的目標之一。系統平臺所表現出的“智慧”效果,并不僅僅通過傳感器進行實時監測,以及整合了不同種類的系統平臺。而是在建立統一數據中心的基礎上,通過對大數據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,真正讓系統起到“大腦”的作用,使水廠生產、管理流程更加精細化和動態化。

    03 智慧水廠系統的搭建

    在水廠智慧化試點項目中,應用基于BIM技術進行數字化及平臺原型開發工作。涵蓋了水廠主要基礎設施,實現功能原型落地,對設備運維系統,控制系統數據聯通試點,實現數據的價值共享,以及設備管理、水質管理、電能管理等功能。

    案例:智慧水廠管理平臺建設實踐

    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章制度,對設備按照專業進行劃分建檔。包括設備的數據管理、檢修記錄、檔案資料等,建立科學、規范的設備運行維護流程和信息化管理基礎數據體系,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管理。使管理人員能夠隨時了解設備的靜態和動態信息,掌握設備的運行狀態。

    案例:智慧水廠管理平臺建設實踐

    案例:智慧水廠管理平臺建設實踐

    案例:智慧水廠管理平臺建設實踐

    通過手持終端獲取設備相關信息,結合設備巡檢,實現二維碼資產查詢、設備巡檢、設備潤滑、庫存備件查詢等應用。根據設備維護計劃進行現場維護維修,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,根據每個工藝段的工藝參數和水質指標控制標準,以水質化驗數據為基礎,建立水質管理系統模塊,將各工藝段水質數據轉換為自動化和數字化的處理,以此提高工藝分析管理水平。包括在線儀表自動監測和人工化驗水質化驗結果的信息,歷史數據查詢與瀏覽。通過在線分析系統查詢與瀏覽水質化驗批次、日期、檢驗結果和混凝實驗等數據。對于水質化驗報表,具備統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某段時間內的報表數據,對某段時間內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據進行單獨標注,以此來從根本上保障對工藝的指導作用。

    案例:智慧水廠管理平臺建設實踐

    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展的必然結果,通過打通不同平臺獲取水質參數,運行參數等數據進行智慧化模型的開發,如水質投藥模型、設備健康模型,實現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律,水廠聯合自來水集團技術研究院開展節能降耗的混凝模型動態調整研究。

    水廠具有較為完善的在線數據,通過與工控系統間數據共享,篩選進水、機加池、炭池和出廠的水質數據,以及氯投加量、臭氧投加量及混凝劑投加數據,共計363 684條,時間區間為2015年1月1日至2018年12月31日,驗證數據集共計85 992條,時間區間為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。

    案例:智慧水廠管理平臺建設實踐

    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現,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。數據集預測結果如圖7所示,MAPE值為3.70。

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    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。數據集預測結果如圖8所示,MAPE值為3.39。

    案例:智慧水廠管理平臺建設實踐

    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系統。該模型較傳統的人工控制更能適應常態水源條件下實現依據實時水質數據動態調整凈水投藥參數,控制水質指標的要求 ,從而達到混凝劑精準投加和節能降耗的目的。

    4.2 設備健康管理

    開發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據,通過智能化模型處理分析,進行故障診斷和識別。

    其中振動數據的分析采用的原理是傅里葉變換,周期函數X(t),周期為T,其傅里葉級數的形式見式(3):

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    把旋轉機械的連續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,并根據滾動軸承內圈通過頻率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,發現實時振動監測譜中125 Hz左側附近出現異常峰值,通過該軸承型號參數可得出各部位的通過頻率。

    通過查閱我們可以看出水泵內圈通過頻率為121.1 Hz,和監測頻率極為接近,由此系統初步判斷軸承內圈存在故障隱患,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 ℃,同時軸承內極限溫度不得超過 75 ℃的溫升預警方式,數學表達式{T2<t0+35 <="" span="">℃}∩{T2<70 ℃}為:

    其中T0是環境溫度,T2是實測溫度,如果超過溫度閾值,系統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的維護建議,實現設備的智能化健康管理。

    05 展望

    (1)預測水質態勢。原水水質是一個動態的復雜系統,水質指標一直處于動態變化之中。針對水質的復雜性,為適應水質變化的動態特性,提高預測精度,結合人工智能算法在水質智能化建模,利用在線儀表的數據為基礎,通過水質參數進行預測,強化數據的分析、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)推進智慧節能。推進碳中和,碳達峰進程,進行智慧節能模型的開發,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化組合,使機泵等重點耗能設備長期保持最佳的運行狀態,同時達到節能降耗的目的。

    (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、設備的狀態信息的基礎上,進一步利用移動終端功能,充分發揮人的主觀能動性,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展、完善,而智慧水廠的構建是一個系統工程,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、水質監測、節能降耗等初步成效,但離實現集團“十四五”智慧水廠整體規劃目標還有差距。在日新月異的科技變革下,在推進數字化轉型的過程中,繼續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,提升數據分析能力,是下一步工作中的重點內容,也是今后仍需思考的問題。

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