广东湘恒智能科技有限公司
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年处理污水量提升3倍以上,看环保企业如何实现智能化管控!
发布时间:2024-11-09

工业废水处理是指将工业废水在排入自然环境中或中水之前进行处理,最终达到排放标准,主要工艺包括粗格栅、细格栅、沉砂池、沉淀池、生物反应池、深度处理等。

传统的管理方式效率低、难管控,污水处理设备维修保养不及时,通过数据采集,实现IT、OT融合,从而打造统一的智能化管控平台,是环保企业实现数字化转型的必由之路。


公司概况

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某环保公司成立于2003年,是集环保产品设备的开发、生产、环保工程设计、施工、安装调试、运营管理、环境第三方检测、环境职业培训于一体的环境再生能源全产业链综合服务商。


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公司主要业务涵盖工业废水处理、园区污水处理、市政污水处理、垃圾渗滤液处理、农村分散式污水处理、污水资源化利用;环保及环卫设备的生产加工制造,环境第三方检测服务等。

项目背景

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该环保有限公司在某工业污水处理项目提供日常运营服务,处理工艺采用粗格栅及提升泵房、细格栅及旋流沉砂池、调节池、预处理物化反应池、改良型A2/0生化池及二沉池配水井、二沉池、中间提升水池、高密度沉淀池、双层综合处理间、臭氧接触池、消毒接触池及巴氏计量槽、污泥储池、调节风机间、生化池配电间等。在现场管理、数据采集方面主要存在以下问题:

01

日常调度粗放、低效:调度人员依靠个人经验进行调度,采用三班倒作业,浪费大量的人力物力;缺乏无人值守的整体规划;没有依据现场情况实现动态人员优化管理,缺乏信息的实时流动。

02

数据汇总难度大、利用率低:该污水处理厂站点众多、分散,难以集中监控;工业数据复杂度高,日常监测指标涉及PH值、COD、流量等,日常采用查看自动化系统画面结合人工手填、抄表完成,数据汇总难度大,后期利用率低。

03

缺乏从取水到排放的全流程管控:该污水处理厂统一管理的标准对现场进行实时监控,从取水到供水缺乏全流程实时动态的水质状况监测,更无法对供水水质、漏损等关联数据进行管理、预警,缺乏降低供水设施安全风险的综合管控措施。

04

人工点巡检、设备保养不及时:采用人工点巡检的方式,容易遗漏;设备维修、保养不及时,设备出现故障,难以及时发现;缺乏对设备的预测性维护。

05

缺乏智能化的管控手段:现场缺乏针对问题的直观可视化展示画面与智能优化手段,水源池无法实现智能切换,无法提前应对水质变化。


项目实施及应用情况

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面对该污水处理厂的现状,天拓四方数字化专家团队打造了一套完善的智慧水务运维管理平台,即建设污水处理厂监测网络,获取各个设备和仪表的在线监测数据,并对污水处理设施进行数据接入和整合,统一接入智能化管控平台,从而实现污水处理运行情况监控、数据智能化分析处理与可视化展示,提高污水处理及管理企业的生产和运营管理水平。


01

实时采集设备数据,实现远程运维

通过天拓四方自主研发的边缘计算采集网关采集现场设备(如电磁流量计、气体流量计、污泥浓度分析仪、氧化还原电位仪、PH在线监测仪、氮氧在线监测仪、CODcr在线监测仪等)数据。

设备数据采集后,通过IOT平台可实时查看设备状态,实现设备远程监测、运维,助力管理者对现场进行监管,快速应对突发情况,合理调配资源。


02

提供可视化驾驶舱,实现统一管控

平台实现从取水到排放各个环节的全流程管控,通过采集各项参数,实现统一监管、统一运维。平台提供可视化驾驶舱,具备统一、标准化的后台设计,具有成熟的安全认证、权限管理、服务总线、工作流引擎和完善的接口规范,能够在实现稳定、规范、高效的后台管理功能的同时,具备良好的扩展性和兼容性。

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此外,平台与现场视频监控信号打通集成,对监控视频进行集中监管,实时掌握生产现场的实时状况,降低生产风险


03

提前设定规则,支持智能预警报警

该平台可实现智能化预警、报警,运营人员根据现场情况,设定预警报警规则、接受人和接受方式;当达到一定条件,出水水质超标,平台可通过系统提醒、短信提醒、电话提醒等多种方式及时反馈给值班人员,方便值班人员在第一时间做出响应。

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平台还可以根据工艺段、设备等报警情况进行统计和智能报警综合分析,为管理决策提供支持。

04

移动巡检,提升设备利用率

平台提供配套的移动APP,及时记录设备巡检及维修保养过程,并支持对记录结果进行分类汇总统计,如对设备的完好率、运行率、故障进行分析等,通过分析结果可为管理人员提供设备选型决策依据和企业运行风险及能耗、成本分析指导建议。

平台提供专家知识库功能,支持模糊搜索,方便维修人员快速定位问题, 提高维修、保养效率,从而提升设备利用率。


05

统计生产过程数据,挖掘数据价值

平台通过对整个生产过程数据的统计,使得各级管理人员和调度人员能够及时、准确、全面地了解和掌握污水处理厂站的实时数据和历史数据,为生产数据分析提供数据支持。

结合业务报表,对历史数据进行挖掘分析,支撑运维流程、人员配备、资源支撑、备件备货等流程的决策优化。



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