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矢量智控L3级水务智能化:曝气精准控制“黑科技”

2024-05-29 11:23:06  

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水处理是重要的民生工程,做好污水处理各环节的减污降碳事关人民群众切身利益。《减污降碳协同增效实施方案》指出:开展城镇污水处理和资源化利用碳排放测算,优化污水处理设施能耗和碳排放管理;推进污水处理厂节能降耗,优化工艺流程,提高处理效率。利用先进技术减污降碳已经越来越受到重视,而生物处理曝气是其中一个非常关键的环节。

曝气量的控制决定着整个系统对废水的处理效果和污水处理厂能耗水平。曝气量较小时,会抑制系统中的硝化反应,还会引起曝气池中丝状菌繁殖,导致污泥膨胀;而曝气量较大时会增加电耗,同时强烈的空气搅拌还会打碎污泥絮体从而影响出水水质。此外回流的硝化液也会把氧带入缺氧区,从而影响反硝化效果。

因此,迫切需要利用人工智能等新技术来推进水处理产业发展,将大数据、神经网络模型、强化学习等技术真正应用到水处理的工艺优化中,优化溶解氧控制逻辑,提高控制精度,从而保障出厂水质稳定,降低处理能耗,推动减污降碳协同增效。

面对越来越多的精准曝气处理需求,南栖仙策旗下工业智能决策品牌——矢量智控推出了拥有完全自主知识产权的智慧曝气控制系统。该系统作为L3级智能化全流程解决方案重要组成部分,能与其他水处理环节上的神经矢量控制器协作联合控制,实现更大决策空间、全局目标导向的最优总体控制。极大地缓解了溶解氧不稳定、过度曝气导致的高药耗、多排泥等问题,实现曝气处理环节的节能降耗、协同增效的目标。

产品介绍

矢量智控智慧曝气控制系统基于REVIVE台,以神经矢量控制器为载体,深度集成污水曝气环境仿真神经网络模型、曝气控制神经网络模型、曝气监控管理系统、控制器管理系统等,为生活污水、工业废水曝气处理提供AI智能控制。

传统优化方式中,系统控制能力的升级大多需要进行阀门等设备的改造。而智慧曝气控制系统可以在现有设备上提升控制能力,快速获得逼近极限的曝气效果。并且能够根据曝气环境状态,推演未来变化趋势,提前感知系统异常和故障,更好地保障系统连续运行,从而减轻专业人员的观测判断工作。

在实际运行中,智慧曝气控制系统通过污水曝气环境仿真神经网络模型精确捕捉生物池溶解氧与鼓风机运行、进水水质、进水水量、回流污泥浓度等数据特征之间的细微变化和内部联系,准确推理出当前生物池状态、进水状态与鼓风机运行工况下溶解氧未来趋势变化,并在实际运行中不断采集数据进行定期更新与调整,确保环境模型与实际工况的一致性。

同时,曝气控制神经网络模型基于环境仿真神经网络模型,通过预测的溶解氧趋势,及时调整鼓风机控制策略,优化整体曝气控制效果。

产品优势

01 系统可感知

污水曝气环境仿真神经网络模型可感知系统状态,便于识别系统异常和故障。

02 环境自适应

可根据水质、流量等变化情况,及时调整运行参数,保持曝气系统始终处于最佳状态。

03 多变量控制

支持鼓风机和阀门的协同控制,以最佳节能和最小损耗的组合,确保不同工况下曝气系统的高效稳定运行。

04 可扩张性强

可灵活增加加药控制器、内回流控制器等实现曝气上下游工艺协同控制,最终达到污水全流程智能化控制。

应用案例

目前,矢量智控智慧曝气控制系统已在多地污水厂落地应用。位于浙江的某污水厂多年来依靠精细化管理的经验总结,已经实现了良好的曝气控制效果。但是随着处理水质要求日益严格以及相应国家节能降耗的政策,该厂希望矢量智控能够利用人工智能技术,在已有的仪器仪表设施的基础上,将溶解氧进一步稳定控制,并实现鼓风机的节能。

矢量智控利用智慧曝气控制系统,完美地解决了该厂的智能化改造需求,并创新地采用间歇式曝气控制,在保证生物池稳定的基础上,解决了该污水厂“大马拉小车”的问题。

经过近一年的线下实践证明,矢量智控智慧曝气控制系统可以通过机理模型、数理模型及仿真台的综合运用,以机器自主学习、不断迭代择优后可以实现对生物池溶解氧全自动、精细化稳定控制。不仅有效降低了该厂出水中的总磷总氮,还使该厂鼓风机能耗平均降低10%以上,每年可为该厂节省数十万元电费。

当前,矢量智控正在与上下游伙伴共同打造城市水务生产L3级智能化全流程解决方案,方案已在取水、制水、送水、排水、污水处理等环节收获成效,可以为取水泵房、输水泵房、净水厂制水、污水处理等全过程提供智能化闭环控制。

未来,矢量智控将不断深耕技术、优化方案、提质服务,以人工智能先进技术构建城市水资源管理新模式,打造水务“新质生产力”,推动城市水务高质量发展。

矢量智控作为南栖仙策旗下专注工业智能决策的品牌,专注为高端装备和复杂流程工业提供基于AI技术的L3级智能控制产品及解决方案。公司以客户为中心,开创了基于强化学习的智能控制新技术,以神经矢量控制器为核心产品,成功应用于多个行业龙头企业,树立了行业标杆。

免责声明:市场有风险,选择需谨慎!此文仅供参考,不作买卖依据。

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