前言：尋找寫作靈感？中文期刊網用心挑選的智慧水務生產運營平臺在夾江水廠的運用，希望能為您的閱讀和創作帶來靈感，歡迎大家閱讀并分享。
摘要:隨著當前新建水廠自控程度的提高和完善，建設智慧水務生產運營大數據平臺是供水企業信息化建設的重要內容。以夾江青衣水廠為研究背景，重點介紹了夾江水廠中所搭建的智慧水務生產運營大數據平臺的內容和優勢，然后介紹了平臺中的智慧生產模型和運營管理系統，最后對該平臺的搭建提出了新的挑戰。希望通過介紹智慧水務生產運營大數據平臺在夾江水廠的應用，為類似項目提供工程經驗。
關鍵詞:智慧水務生產運營;智慧生產模型;運營管理系統
0引言
近些年以來，隨著人工智能、大數據技術等的飛速發展，中國在智慧水務方面取得了巨大的進步，其中，建設智慧水務生產運營管控一體化平臺就是一個重大技術突破。智慧水務生產運營管控一體化平臺的搭建充分利用了物聯網、大數據［1］、人工智能等技術，實現了從水源取水、供水、用水、排水、耗水等供水環節全周期的管理，以生產運營系統的海量業務數據為依據，充分分析了業務數據背后的價值信息，充分保證了供水企業生產水質安全，提高了企業精細化管理水平，為城市供水安全提供了支持，建立和完善了城鄉供水保障體系。但是，對于智慧水務生產運營管控一體化平臺來說，面臨著許多問題需要解決。比如如何利用最新的信息技術提高管理效率，如何提升生產水平，如何保障供水安全以及如何提高社會服務效益等等，就需要從當前實際生活中和各個管理環節上進行分析。
1工程背景
夾江縣青衣供水廠，廠址位于青衣江畔，夾江縣千佛村4社省道307旁，于2019年7月建設完成，2020年1月正式投產運營，供水能力為5萬t/d，取夾江青衣江為水源，生產工藝采用絮凝沉淀、V型濾池加消毒處理工藝。水廠為新建水廠，在工藝設備、自控設計實施方面均較為完善。此水廠運營過程中所產生的數據采用了專業的設備進行采集，為智慧水務生產運營平臺的建設提供數據支撐。
2智慧水務生產運營平臺
生產運營管控綜合平臺打通了智慧水務生產大腦、營收系統、GIS地理信息系統、管網優化調度、報裝管理系統、大數據經營決策分析系統、移動端APP系統等，從而可以對數據進行融合分析，進而可以對數據進行更深一步的挖掘分析。同時加強了供水經營服務管理，落實了水廠生產經營的“產銷差”考核機制，為生產管理和管網管理提供有效的數據支撐，為管理決策和考核標準等管理決策意見提供依據。平臺包括水廠數據動態監測、數字三維水廠、設備資產管理、視頻安防監控、現場巡檢管理、智能報表管理、智慧水務生產大腦和管網GIS及巡檢維修、營收管理、報裝管理等多個運營在線管理系統［2］。水廠數據動態監測包括從取水到制水過程中的實時運行數據，并以3D畫面進行顯示。設備資產管理包括主要工藝設備的運行健康狀態管理、臺賬管理和藥劑統計分析管理［3］。視頻安防監控可通過VPN專網查看實時視頻、報警和歷史視頻，有效提高了水廠的安全性，確保水廠安全穩定運行。
3智慧生產模型
構建智慧水務生產運營一體化平臺需要構建幾種智慧生產模型，包括預測水質的源水水質預測模型［4－5］，使水質達標的智能加藥模型，指導水廠供水調度的智能泵組調度模型。
3．1源水水質預測模型
水質預測是進行水廠安全穩定生產的前提，也是合理安排保證能源藥劑管理的重要依據。與源水水質相關的氣象因素包括溫度、天氣、氣象等，以及生產時間(白天、晚上)、當下日期(月份、季節)。通過對歷史水質監測數據的監測，再結合上述氣象、時間、日期等因素采用隨機森林算法模型(如圖1所示)進行源水水質的預測。通過隨機森林算法建立模型預測源水水質，然后將預測的結果與實際數據進行對比，對模型進行修正，最后使得預測的結果精度不斷提高，減小誤差。通過預測模型輸出未來一天的水質情況，可以讓生產部門提前做好生產安排。
3．2智能加藥模型
基于常態水源水質特征及其時空變化規律，收集水廠里布置的傳感器上傳的濁度、流量、溫度、酸堿度及出水口的濁度等數據，并將這些數據通過LSTM(長短期記憶神經網絡)算法建立加藥模型(見圖2)，結合水廠歷年工藝運行參數和水質，明確凈水工藝運行參數和水質轉化之間的規律性，然后將加藥模型所計算的數據與實際加藥數據進行對比，并不斷調整模型，使得兩者數據的差別在誤差范圍之內［6］。最終實現水質達標和節能降耗的平衡，提高了水廠的控制和管理水平。初步篩選影響投藥量的各種因素，并使用燒杯法以及數據分析的方式確定各種因素的重要程度，再基于進水口水質、水力數據和出水口的濁度等數據進行建模，訓練出投藥量計算初始模型。最終通過用新數據對模型的喂養，使模型不斷優化迭代，最終達到生產要求。通過使用智慧加藥模型得到的前饋和反饋數據建立神經網絡，結合自控平臺，能夠根據進水水質和出水水質適時調整混凝劑(PAC，PAM)的投藥量(見圖3)，避免人為因素對投藥系統的影響，不僅能保證出水水質的穩定，還能削減水廠的制水費用。接下來通過智能加藥模型的數據來調控加藥量，既節約了成本又提升了效率。
3．3智能泵組調度模型
智能泵組調度模型的作用就是實現對供水泵房開泵方案的預測。根據水泵的出廠參數(設備參數和性能表)建立初始水泵性能模型，設定最優因子，使用群體智能算法建立尋優模型，通過出口總管流量監測數據、天氣數據(溫度、濕度、降水等)、時間切分(高峰、低谷、平峰)及日期和節假日切分(工作日、休息日、節假日)等進行出廠水量的預測，依據SCADA系統獲取水泵的功率和轉速比數據、水泵出水處的水壓與流量、水廠供水總管的水壓與流量實現對水泵性能模型和尋優模型進行優化。通過在調度室輸入供水水壓，智能泵組調度模型根據供水水壓測算出最優的水泵組調度方案，發送給PLC實現整體流程控制(見圖4)。該廠供水泵包含變頻泵和工頻泵，通過水量預測結合泵組優化調度模型［7］，實時調節水泵的工作組合，會生成具體的水泵工作指令，如:1號為水泵關閉，2號為水泵運行且轉速比調到0．7，3號為水泵運行且轉速比調到0．8等。通過這些指令指導水廠供水調度，節約水廠能耗。
4運營管理系統
運營管理系統是智慧生產運營管控綜合平臺中的重要組成部分。該系統從高效深度管控管理著手，達到管理流程的自動化、可控制、可追蹤，把整個運營管控各環節整合到運營管理系統中，形成更高效縝密的管理模式。該平臺中的運營管理系統包含智慧管網系統，營收系統，報裝系統，設備資產管理系統，產能分析管理系統，大數據決策管理系統等［8］。
4．1智慧管網系統
智慧管網系統包含供水調度系統、管網綜合管理系統、管網巡檢檢修系統及手機APP。
4．1．1供水調度系統
供水調度系統包含一張GIS圖、圖形監控、綜合報警、智能分析。管網監測數據可以通過一張GIS圖實時展示水電儀器運行狀態［9］，以及水廠、泵站、管網壓力、管網流量、水質等所有在線檢測數據。并且GIS系統還可以接入二次供水、DMA分區、管網巡檢維修以及外業人員監控等數據，通過一張圖展示所有數據，為城市地下各類管線系統的精細化管理和深層次的應用提供依據。圖形監控通過圖形化(2D或3D)的方式展示泵站實時數據，設備運行狀態信息，另外可以通過在線視頻監控設備，隨時隨地查看站點運行狀況，實現無人化站點值守。綜合報警系統實現系統全方位的報警，以便當管網輸配系統發生故障時可以及時處理。智能分析基于Epanet水力模型，結合GIS系統以及SCADA數據、提供關鍵節點的實測值與模擬值的比對，實現管網壓力、流量的分析。智能分析系統可以根據比對的情況給出警告，以保證供水穩定安全。
4．1．2管網綜合管理系統
管網綜合管理系統包含管網基礎信息統計、管網圖層管理、管網分析管理。通過系統的建立實現供水管網的資產統計管理，有效地了解了管網資產整體情況及統計分析工作。同時對于供水管網運營實現態勢感知，及時進行爆管預警分析并合理地關閉相關閥門，快速響應維修服務系統。與此同時還可以連動營收系統實現有效的告警和水費減免服務，提升供水服務品質及效率。
4．1．3管網巡檢管理系統
管網巡檢管理系統由搶維修管理及統計、巡檢管理及統計、人員監控組成。通過供水管網安全巡檢系統，第一時間掌握供水管網的流量，壓力情況，方便預測爆管，及時發現漏處隱患。發生事故時，可以通過供水管網安全巡檢系統迅速定位漏損位置，派發任務，提高巡檢效率，減少損失，加強人員考核管理［10］。
4．2營收系統營收系統
通過對水表立戶信息、水表查抄信息、在網表管理信息以及收費信息的業務管理，實現與已有營銷資源的高度整合和共享。同時，營收系統通過對營銷部門業務管理的整體統籌，實現業務流程化、組態化以及輔助決策一體化、智能化。
4．3報裝系統報裝系統
包含報裝管理、現場勘察、報裝審核、設計與預算、工程施工及竣工驗收、統計查詢等功能。通過系統的建立規范了內部報裝管理，實現了業務的快速流轉。同時實現對新客戶申請接水到安裝水表建立檔案的信息化的全面控制管理，對新報裝客戶從始至終對整個過程進行電腦記錄和追蹤，可簡便地從系統中查詢到報裝進程和負責人員信息。此系統的建成，實現了報裝各環節公開、透明、便民的目標。
4．4設備資產管理系統
設備資產管理系統主要針對設備的臺賬管理，包含了工藝設備名稱、編號、型號、類型、狀態及管理人、責任人的劃分，同時還包含了備品備件的物資情況、流轉流程管理以及運營車輛的管理。通過對工藝設備(水泵、風機、加藥泵、閥門等)的實時數據運行監測，通過這些數據發現可能存在的故障，然后評估設備的健康狀態。同時通過資產方面的管理實現了對維修備品備件、消耗品以及車輛物資的調度、申請、使用情況的全面的信息化管理，提升了管理效率，加強了資產的維護保養的力度。
4．5產能分析管理系統
產能分析管理系統由水資源分析、能耗分析、藥耗分析等數據采集模塊和水生產成本統計分析模塊組成。通過采集供水量、工藝設備電耗、藥耗等實時數據，逐月、逐季、逐年計算水資源、電耗、藥耗之間的線性關系，并通過圖形直接顯示。最后，形成供水量和成本的對比分析，并生成成本和價格趨勢對比圖，用于指導生產。
4．6大數據決策管理系統
通過利用集成績效管理系統、工藝管理系統、能耗管理系統、水質管理系統等，實現對水廠的在線智能管理。而移動客戶端的開發也可以讓管理人員擺脫地域的限制，實時監測水廠的運行情況并獲得相關的水質數據［11］。通過一系列的數據分析，從生產、管理、調度、考核等方面全方位提升管理效率并可以進行輔助決策及判斷。
5結語
隨著生產方式和信息技術的發展以及社會發展的要求，智慧水務生產運營平臺的建設得到了逐步的完善。夾江縣青衣水廠的生產經營管理利用了最新的信息技術，提高了管理效率和生產水平，確保了供水安全，提高了社會服務效益，實現了供水系統智能化生產經營管理的新目標。另外，該平臺的搭建完成并非一勞永逸，海量的數據采集，感知設備的維護與保養給生產運營人員提出了新的挑戰:如何有效穩定地保證基礎數據的準確采集，如何利用一手的基礎數據進一步提高數據分析能力，進而提升供水系統的生產運營管理水平等。這些挑戰將是接下來仍需要不斷思考和完善的問題。
作者：劉斌 周迅 趙偉 吳森 秦善良 單位：中國水利水電第七工程局有限公司 中國地質大學( 武漢) 工程學院
